Explore l'accélération de l'analyse complexe par la spéculation, la parallélisation des requêtes, la gestion des erreurs de prédiction et la transition vers des plans spéculatifs.
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.
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 la pipelining dans l'architecture informatique, en mettant l'accent sur son rôle dans l'amélioration des performances grâce à un parallélisme au niveau de l'instruction et en abordant les défis associés.
Explore la programmation dynamique dans la conception de processeurs pour augmenter le parallélisme en exécutant des instructions hors de l'ordre, en améliorant les performances et l'efficacité.