Explore l'utilisation d'interconnexions rapides pour le co-traitement évolutif avec les GPU dans les bases de données, soulignant l'importance de surmonter le goulot d'étranglement du transfert et de réévaluer les hypothèses d'amélioration des performances.
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 l'évolution et les défis des multiprocesseurs, en mettant l'accent sur l'efficacité énergétique, la programmation parallèle, la cohérence du cache et le rôle des GPU.
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 l'architecture des GPU, la programmation CUDA, le traitement d'image et leur importance dans l'informatique moderne, en mettant l'accent sur le démarrage précoce et l'exactitude de la programmation GPU.
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 les principes de cache mémoire, en mettant l'accent sur la localisation spatiale, l'impact de la latence et les stratégies d'efficacité du cache.
Explore l'évaluation des performances de la mémoire cache, couvrant les points de repère, la loi d'Amdahl, les performances du processeur, la hiérarchie de la mémoire, les optimisations de cache et les caches multiniveaux.
Explore le multithreading dans l'architecture informatique, en se concentrant sur l'utilisation du pipeline et l'impact sur les performances dans diverses techniques, y compris le multithreading bloqué et à grain fin.
Explore Multi Masters Systems, en discutant des architectures avec plusieurs processeurs, mémoire partagée, exclusion mutuelle et accélérateurs matériels.
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.
Explore les systèmes de gestion de données accélérés grâce à une spécialisation en temps réel sur le matériel hétérogène et GPU accédant à des données fraîches de la mémoire CPU.
