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在本课程中，我们将通过了解如何以高级语言编写的ML模型分解为低级内核，并以分布式方式跨硬件加速器（例如GPU）执行。本课程涵盖的主题包括：神经网络和反向传播，用于表达ML模型的编程模型，自动差异化，深度学习加速器，分布式培训技术，计算图优化，自动内核的生成，内存优化等。本课程的主要目标是就现有ML系统的工作方式提供全面的看法。在整个课程中，我们还将学习这些系统背后的设计原则，并讨论为下一代ML应用程序和硬件平台构建未来ML系统的挑战和机会。
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