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只用了几百行代码，就解决了我们通常需要复杂深度学习模型才能处理的问题。
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课程的第二周转向了叶濯缨获得图灵奖的分布式系统算法。
这部分内容让许多研究生都感到吃力。
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这是整个课程中最具挑战性的部分，"
威尔逊教授坦言，"
叶教授在这个算法中引入了一些全新的概念，比如时空一致性哈希和量子化负载均衡。
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为了帮助学生理解，课程团队开发了一套可视化工具，能够实时展示算法在大规模集群中的运行状态。
博士生马克·陈在课后表示："
通过可视化，我终于理解了那个多维哈希映射的精妙之处。
叶教授仿佛能够预见数据在集群中的流动方式。
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值得一提的是，叶濯缨当年的合作伙伴、分布式系统领域的权威专家王院士也出现在课堂的听众席上。
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我必须承认，这个年轻人解决了一些我思考了二十年的问题，"
王院士在课后讨论中说，"
他的方法既大胆又优雅。
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课程的第三部分聚焦于让闪动科技市值蒸发百亿的"
普罗米修斯"
算法。
威尔逊教授邀请了几位行业专家共同讲解这部分内容。
前谷歌高级研究员、现DeepMind首席科学家安德森博士通过视频连线参与了教学。
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普罗米修斯最革命性的地方在于它重新定义了分布式学习的边界，"
他说，"
叶教授证明，通过巧妙的模型分割和梯度传递，我们可以在不牺牲准确性的情况下，将训练速度提升数个数量级。
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课程设计了一个实战项目：要求学生使用"
普罗米修斯"
框架在有限的计算资源下训练一个大型语言模型。
计算机系博士生李明的小组在项目中取得了突破性进展。
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我们使用普罗米修斯的模型并行化策略，在只有8块GPU的情况下，训练出了一个原本需要64块GPU的模型，"
李明兴奋地分享，"
这可能会改变很多研究团队的工作方式。
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课程的最后一部分来到了最近引起轰动的混沌优化算法。
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