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.
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.
Explore Multi Masters Systems, en discutant des architectures avec plusieurs processeurs, mémoire partagée, exclusion mutuelle et accélérateurs matériels.
Introduit les fondamentaux de l'architecture multiprocesseur, couvrant les serveurs post-Moore, les datacenters durables, la programmation parallèle et l'utilisation du GPU.
Couvre l'architecture multiprocesseur avancée, discutant de la logistique des cours, des composants, du classement et des tendances des systèmes informatiques modernes.
Explore la motivation et les avantages de l'utilisation des GPU pour le calcul, en se concentrant sur leurs performances et leur programmation via CUDA.
Explore la cohérence du cache dans les systèmes multiprocesseurs, en discutant des protocoles de base et des défis liés aux données partagées entre les processeurs.
Couvre la cohérence des caches dans les systèmes multiprocesseurs et les défis du maintien de la cohérence et de la cohérence dans les processeurs modernes.
Explore la conception de mémoire cache, les succès, les ratés et les politiques d'expulsion dans les systèmes informatiques, en mettant l'accent sur la localité spatiale et temporelle.
Couvre les bases de la programmation parallèle, y compris la concurrence, les formes de parallélisme, la synchronisation et les modèles de programmation tels que PThreads et OpenMP.
