不太能给太高的分。讲课的话就不多评价，毕竟自己没好好听，就不配说了。实验我真的有点难受。讲课：绝大多数时候在讲并行计算的指标和念课本算法，设计方面非常草率。最大的收获点可能是了解了可以用多项式来刻画并行算法的核数。然后稠密矩阵运算讲的还不错。其他的一般般。实验：我真的觉得这几次实验不配称之为实验。实 >>更多

考试作业实验(实验以配环境为主，可能是我环境配的比较多，所以一般一次实验五个小时内能搞定)都挺简单，考前三倍速过一下老师的视频，把老师所有资料打印一下(包括研究生的以及思考题)就能全覆盖，就是课堂小测一定要去。。。我因为叠课没有去，导致最后总评-5...血亏 p.s. 看很多同学说不调分，感觉科大有 >>更多

一门比较失望的课。平时讲课很催眠，前期并行机器讲的听不明白，中期并行算法讲的又很无聊，后期讲并行框架可能还不如自学。感觉并行相关的内容还不如体系结构讲的多，我觉得应该是教材的问题。考试也很简单，从结果来看估计区分度很小，占比又很大，导致考差一点就全崩了。个人感觉本学期唯一的优点是实验还比较有趣，不过 >>更多

确实gpa之父，但真的过于水了一点。课程上来看，基本和陈国良的《并行计算——结构、算法、编程》一个脉络，属于是把书上的内容摘抄成了ppt。但算法部分解释很少，只有几个比较不明所以的图，这种时候多半就得看书才能看懂了。因为本人没学过算法，在前面一带而过的各种模型那根本算不出来时间复杂度，后续并行算法中 >>更多

这门课真的很一般...各方面可能比计算之美好一些今年出完分后部分同学反映实验占比过低，把分撤回去了，重新出分后不少同学都高了几分，老师还是比较重视同学的意见的不过这课内容是真的无语了，还不如自己手撸一下openmp，MPI和CUDA，文档是没有任何指导的......至于并行分布式学习且禁用库，我很想 >>更多

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 >>更多

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 >>更多

实验太烂，如果是老师出的就是老师烂。听课不如看书。考试80分往年题。给分不行。那每一项都够烂了 >>更多

前排提醒：不调分！ 不调分！不调分！期末占70%，考试一定要打印研究生的资料，文科题挺多的。实验连着5周做其实挺累人的，而且大部分时间都是在配置环境，码代码5分钟，配环境1整天（特别是cuda和hadoop），学得东西都挺浅的。建议大三想学的人旁听就行了，不然绩点很难看（听助教说85分以上的人不多） >>更多

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 >>更多