Explore le parallélisme dans la programmation, en mettant l'accent sur les compromis entre la programmabilité et la performance, et introduit la programmation parallèle en mémoire partagée à l'aide d'OpenMP.
Couvre les bases de la programmation parallèle, y compris l'exploitation du parallélisme dans les algorithmes et l'importance d'éviter les conditions de race.
Couvre l'abstraction des threads dans les systèmes informatiques, en se concentrant sur la concurrence, le parallélisme et la gestion des threads à l'aide de l'API POSIX.
Couvre les bases de la concurrence, se concentrant sur les threads et la synchronisation, y compris l'assemblage des threads et les défis de l'exécution non déterministe.
Couvre les principes de la synchronisation dans le calcul parallèle, en mettant l'accent sur la synchronisation de la mémoire partagée et différentes méthodes comme les verrous et les barrières.
Couvre la transition de la programmation mono-thread à la programmation multithread, en se concentrant sur les modèles de mémoire et les problèmes de cohérence.
Explore les moniteurs comme une construction de synchronisation fournissant l'exclusion mutuelle et la coopération entre les threads, avec des exemples comme le tampon d'un seul endroit.
Présente la programmation LabVIEW, couvrant la gestion de la mémoire, les types de données et les concepts de programmation parallèle, avec des démonstrations pratiques.
Couvre l'architecture multiprocesseurs, l'informatique durable, l'impact de la formation sur les modèles d'IA et les principes fondamentaux de la programmation parallèle.
