GPU Advanced : Gestion et optimisation de la mémoire
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Releve les défis de la synthèse de haut niveau et de l'optimisation des constructions de boucles en utilisant le modèle polyédrique pour améliorer les performances et la planification.
Déplacez-vous dans les techniques avancées d'optimisation Spark, en mettant l'accent sur la partition des données, les opérations de shuffle et la gestion de la mémoire.
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 les techniques avancées de cohérence du cache, en mettant l'accent sur les serveurs sensibles à la puissance et l'optimisation des protocoles de cohérence.
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.
Explorer la théorie de la décomposition de la valeur singulaire, les propriétés, l'unicité, l'approximation matricielle et les applications de réduction de dimensionnalité.
Introduit la recherche dans les systèmes d'exploitation, expliquant les unités de gestion de la mémoire, l'abstraction de l'espace d'adresse, les tableaux de pages, et TLB.
Explore l'impact de la localité sur la conception du système, en discutant des stratégies pour optimiser l'efficacité et la performance grâce à la mise en page des données, la conception des serrures et la minimisation des mouvements de données.
Explore la virtualisation de la mémoire, les espaces d'adressage, les tables de pages, la mise en cache et les constantes de conception du système pour optimiser les performances et la fiabilité de la mémoire.
Explore le développement historique de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des mécanismes d'attention et des systèmes de mémoire en IA inspirés des neurosciences.
La session explique comment le momentum accélère la descente du gradient, présente la théorie des gradients conjugués non linéaires sur les variétés, compare plusieurs mises à jour de la règle bêta, discute des choix ligne-recherche et des préconditionneurs, et montre comment utiliser la bibliothèque Manopt pour l'optimisation riemannienne sans Hessian explicite.
Couvre la fragmentation et la segmentation, en se concentrant sur les techniques de gestion de la mémoire et leurs implications pour les performances du système.
