計算機科學技術的發展正依賴一系列新的硬件設備，例如GPU，TPU，CPU及其構成的大型計算集群。諸如機器學習和優化之類的許多子領域都對其算法進行了調整，以處理此類集群。
本課程主題主要包含分佈式和並行算法兩個方面內容，涉及優化，數值線性代數，機器學習，圖分析，流算法以及其他難以在大型集群上擴展的問題。該課程將重點分析程序，並使用Apache Spark和TensorFlow進行一些實現。
該課程將分為兩個部分：首先，介紹並行算法的基礎知識以及在一臺多核計算機上的運行時分析。其次，將介紹如何在機器集群上運行的分佈式算法。
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課程主講人
參考書籍
課程主頁
http://stanford.edu/~rezab/dao/
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