CS 149: Parallel Computing

这篇适合谁读

这篇适合希望补 AI、LLM、系统、视觉或生成模型基础的人阅读。它把课程定位、学习价值和适合产出的笔记方向整理成公开路线，便于按目标选择课程。

Kayvon Fatahalian, Kunle Olukotun 主讲。并行性与并行编程入门——GPU、向量指令集、共享/非共享内存、MapReduce、Apache Spark、SIMT。

基本信息

课程简介

涵盖 GPU、向量指令集、共享/非共享内存、同步机制、MapReduce、Apache Spark、SIMT 等并行编程模型。

公开资源

• GitHub: 课程材料

与个人发展的关联

• GPU 并行编程是深度学习训练和推理的核心技能
• 理解 CUDA、SIMT 等概念对于优化 LLM 推理性能至关重要
• 与 CS 336 的 Assignment 2（系统优化）直接相关

状态

已收录课程基本信息，待后续深入学习。