Programmation parallèle de données : Processeurs vectoriels et SIMD
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Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.
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 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 opérations associatives et commutatives dans la programmation parallèle, en utilisant des exemples mathématiques et en discutant des défis dans la préservation de l'associativité.
Couvre les composants d'un processeur, les classifications ISA, des ISA spécifiques comme MIPS, des exemples de langage de montage, et l'importance de la régularité de l'instruction automatique.
Couvre l'architecture multiprocesseur avancée, discutant de la logistique des cours, des composants, du classement et des tendances des systèmes informatiques modernes.
Introduit les fondamentaux de l'architecture multiprocesseur, couvrant les serveurs post-Moore, les datacenters durables, la programmation parallèle et l'utilisation du GPU.
Fournit une vue d'ensemble de l'architecture informatique, en se concentrant sur l'architecture de von Neumann et ses composants, y compris les unités de gestion du processeur et de la mémoire.
Couvre les techniques de prédiction et de spéculation dans la conception du processeur pour améliorer les performances et réduire les retards d'exécution.
Discute des défis de la croissance des données, de l'efficacité du système et de la fiabilité, en mettant l'accent sur la fiabilité, la sécurité et les tendances futures.
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.
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 les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
