计算机科学技术的发展正依赖一系列新的硬件设备，例如GPU，TPU，CPU及其构成的大型计算集群。诸如机器学习和优化之类的许多子领域都对其算法进行了调整，以处理此类集群。
本课程主题主要包含分布式和并行算法两个方面内容，涉及优化，数值线性代数，机器学习，图分析，流算法以及其他难以在大型集群上扩展的问题。该课程将重点分析程序，并使用Apache Spark和TensorFlow进行一些实现。
该课程将分为两个部分：首先，介绍并行算法的基础知识以及在一台多核计算机上的运行时分析。其次，将介绍如何在机器集群上运行的分布式算法。
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