通过这门课程，您将掌握高性能人工智能领域的关键概念和技术，包括Amdahl's Law、指令并行计算、多核架构与实现、内存层级结构与缓存机制、同步与异步、数据并行机制、Dask、Spark和Ray等。这些知识将帮助您在大规模数据处理和分布式计算中更加熟练和高效，提升您的计算性能和数据处理能力。
首先，我们将介绍Amdahl's Law（阿姆达尔定律）和指令并行计算的概念。您将了解到在计算任务中存在的串行部分和并行部分，并学习如何通过并行计算来提高程序的执行效率。接下来，我们将深入探讨多核架构与实现。您将学习如何利用现代多核处理器的并行计算能力，以及如何设计和优化并行算法来充分利用多核处理器的性能。在内存层级结构与缓存机制方面，我们将研究计算机系统的存储层次结构和缓存技术。您将了解到内存层级结构的特点和设计原则，以及如何使用缓存技术来提高数据访问的效率。
同步与异步是分布式计算中的重要概念，我们将深入探讨这两种模型的特点和适用场景。您将学习如何使用同步和异步模型来处理分布式计算中的并发和通信问题。数据并行机制是在大规模数据处理中常用的技术，我们将介绍一些常见的数据并行框架，如Dask和Spark。您将学习如何使用这些框架来实现高效的数据并行计算和分布式计算。最后，我们将介绍Ray（分布式计算机框架）的概念和应用。您将学习如何使用Ray框架来构建和管理分布式计算任务，实现高性能和可扩展的计算。