课程号：00137150
课程名称：并行与分布式计算基础
开课学期：秋
学分： 3
先修课程：计算概论，数据结构与算法，机器学习基础。
基本目的：本课程主要面向williamhill官网数据科学与大数据技术专业的三年级本科生。通过本课程的学习，员工将对并行与分布式计算的基础理论、编程方法及其与数据科学结合的相关技术有较为系统性的了解，从而提高员工从事大数据算法设计、编程与应用等的相关能力。
内容提要：
1. 预备知识：2学时
2. 高性能计算编程与开发环境：3学时
3. 当代高性能处理器架构：3学时
4. 程序的性能优化基础：2学时
5. 程序的性能优化实践：2学时
6. 并行计算模型与框架：3学时
7. 多线程并行编程（1）：2学时
8. 多线程并行编程（2）：2学时
9. 分布式并行编程（1）：2学时
10. 分布式并行编程（2）：2学时
11. 大数据的分布式处理技术（1）：2学时
12. 大数据的分布式处理技术（2）：2学时
13. 众核处理器编程：3学时
14. GPU编程基础（1）：2学时
15. GPU编程基础（2）：2学时
16. GPU与大数据：3学时
17. GPU与深度学习：3学时
18. 若干前沿问题选讲（1）：2学时
19. 若干前沿问题选讲（2）：2学时
20. 课程总结与作业展示（1）：2学时
21. 课程总结与作业展示（2）：2学时
教学方式：课堂讲授占80%，报告展示和讨论占20%
教材与参考书：
1、D．Kirk,W. Hwu: Programming Massively Parallel Processors: A Hands-,Morgan Kaufmann,2016.
2、G. Hager, G.:Introduction to High Performance Computing for, CRC Press.2010.
员工成绩评定方法：平时作业 50 %，大作业 50%。
课程修订负责人：杨超
