并行计算(徐云) 2019春 2017春 2015春 2014春 2012春 2010春 2008春  课程号:CS0430301
2019春 2017春 2015春 2014春 2012春 2010春 2008春  课程号:CS0430301
9.2(6人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:很多
选课类别:专业 教学类型:理论实验课
课程类别:研究生课程 开课单位:计算机科学与技术系
课程层次:硕士 学分:3
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
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secon 2019春

利益相关:旁听狗

因此本评价可能比较片面,一切以其他选了课的大佬的评价为准

由于上学期选了徐云老师的算法,而且个人觉得并行思维非常重要,因此尽管学分充足但是依旧旁听了一个学期的并行(中间因为准备MSRA面试翘了两节课,其他课均到场,最后尼玛还是凉了1551

本评价主要从上课风格评价。

首先个人觉得徐云老师有着上世纪老学者的那种儒雅和幽默(这老头真有意思),上课以PPT为主,板书为辅,讲课非常生动形象,个人原因由于缺了两次课产生了断层,后面的课听的比较艰难,因此给课程难度打了一个困难,各位可以不用理会。

上课有很多的互动(虽然几乎没有人主动回答问题,徐云一直威胁带花名册但是一直没有带),许多问题非常有思考价值,据徐云自称,上课的活动和思考题可能会出现在期末卷子上,真伪有待验证是真的

课程前半学期讲的是并行体系结构和计算模型,后半学期侧重于并行算法的设计和复杂度分析(超级难懂!),PPT上省略了很多课上口头讲过的内容(老师自称),徐云老师也会根据备课方案的原因(小测、提问等)故意不及时给PPT,该情况本学期出现了一次。

另外实验和上学期算法一样,后半学期开始一周一个,非常紧凑(不过据说网上都能找到代码?),最后一个实验可以用实验室的GPU集群,不用自己配CUDA环境,个人由于大三下的课业压力和申请压力实验都没怎么写,丢脸了。

总共有三四次小测,签到性质,但是题目都非常有思考价值。

 

感觉如果要学好,还得自己买本《并行计算》的教材看看,个人感觉旁听虽然有不少收获,但是总归学的很浅。

另外需要吐槽的是……徐云老师开学就说建一个微信群,结果到了期末都没搞……导致大家只能自发讨论或者在算法群里面问助教(上学期助教名单和本学期高度重合2333)。

2019-06-05 19:53 3 0
GEoURO 2019春

作为一门方向课而言,并行计算的课程体验比信安导论要好太多太多。徐云老师上课讲的也是非常清楚,而且课程的内容安排也很有条理。从结构到编程再到算法,步步递进的来。作业非常少,一学期总共只留了三次还是四次作业,前面的结构部分和编程部分都没有书面作业,再加上一周一次课,其实东西忘的挺快的。老师会在课上讲一些补充内容(仅只PPT上没有直接提到或者涉及到的内容),一般来说都会对应课程PPT中的Activity部分的问题。这些问题自己思考的话着实需要一些时间且有一定的难度,但如果认真做了笔记的话都会有涉及。平时课堂小概率会有“小测”,仅仅是点名性质,实际要写的东西都是当堂讲过的,让你再写一遍。

 

期末考试开卷,而且考试前老师明说了会涉及到Activity的部分,所以说上课认真做笔记还是挺重要的,最终的考试也确实是非常多的内容涉及了Activity的部分。具体的考题回忆可以参考Lyncien大佬整理的试卷,基本涵盖了所有的题目,其中大题的后三道都直接或是间接与Acvtivity相关,所以说记得做好整理。

 

这学期的实验总共布置了四次,分别为OpenMP,MPI上的PSRS排序,CUDA实现向量加法和共享存储的矩阵乘法,MapReduce实验(比较水,实际只需要再给的Demo里该一行代码就做完了,实际上配置好环境用的时间可能更久,建议在一个空白的虚拟机下完成)。

 

本学期的助教确实存在感有点低,除了每周来送个作业本以及周末的实验检查,没有见到过人,也没有开习题课讲一下习题什么的(虽然总共也没几道题目23333)

 

本人整理的Activity以及一些课堂笔记:Activity.docx

 


成绩出来了,貌似并没有调分,评分9->8。

2019-06-23 18:01 2 0
silence 2019春

课程质量很高,可以算是一门好的并行计算入门课。

减两分是因为:

  1. 一直没有建课程群,导致提问、答疑很不方便,助教也经常找不到人,严重降低课程体验。
  2. 实验说明体验较差。Hadoop的配置说明漏洞百出,只能借别人的虚拟机用(虽然借了别人配好的虚拟机,我后来还是出了bug,又调了一个多小时)。而且那个实验室CUDA的使用说明也有问题。
  3. 出分时间:2019.7.19. 给分并不好,比预期低很多。我和楼上某位都觉得考试考得不错,照着自制提纲把所有题都答出来了,结果总评都是85。结合2019算法导论的评价来看,徐云成了新的杀手?

准备考试时请务必注意各章的Activity。

福利时间:复习成果

2019-06-11 12:44 2 4
Lyncien 2019春

目前看来,大概是体验最好的专业选修课了

  • 上课:不管是讲述风格还是深入程度,都把握得很好,就是那种让人很有听课欲望的感觉(上课的最高境界?)。PPT虽然是传承多年的版本,但穿插其中的思考题和activity还是很有难度得而且非常有价值(或许就是忘记大部分课程内容时还会记得的那种),可能是小测题/期末考题。必要的时候还会辅以板书,这时候可要打起精神做笔记了,这些“话外音”可能就是期末的救命稻草了。
  • 实验:第9周开始一周一个实验,分别是OpenMP/MPI/CUDA/MapReduce,不同风格的并行编程都体验过一遍,就能真正体会到不同模型/粒度并行的差别了
  • 作业:总共就4次,每次大概一道原创题,两道课本题。提交时间不定,但都在很后期了。
  • 小测:点名性质
  • 助教:一定要吐槽一下,挺不负责任的。不建课程群/没有习题课/提交报告邮箱无自动回复/强制实验报告用word模板/给的实验环境配置方法很多是有问题的
  • 在线观看1(需注册):http://www.icourses.cn/web/sword/portal/shareDetails?cId=3058#/course/sharerSource
  • 在线观看2(需校园网):http://wlkt.ustc.edu.cn/video/detail_2255_7860.htm
  • 期末试题:期末试题

2019-06-10 22:26 2 0
Lotdhh 2019春

后面复习的时候感觉内容不算很难,但是之前听课的时候都在划水,导致课堂上提的问题以及小测很多都答不上来,所以上课还是要认真听课的

2019-06-11 17:07 0 0
boj 2015春

教材:陈国良,《并行计算:结构·算法·编程》(第3版) 这本书写得不错。并行计算的网络互联结构、加速定律、性能度量标准,并行算法的复杂度标准、计算模型、算法设计方法论,都是如今多核、GPU 时代做性能优化必备的知识。这门课是徐老师另一门课《并行算法》的先修课程(虽然大多数同学是同时上的两门课)。

做系统优化的基本方法都在教科书里,做了一些学术研究之后再返回来看教科书,又有新的理解和体会。做研究忌讳不读经典,拍脑袋想出一个解决方案,殊不知更好的方案早已被写进教科书里了。

徐云老师讲课生动形象,很有条理,能把复杂的算法讲清楚。推荐徐老师的课程。

2017-09-13 06:26 0 0

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