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 principes de cache mémoire, en mettant l'accent sur la localisation spatiale, l'impact de la latence et les stratégies d'efficacité du cache.
Couvre les bases de la concurrence, se concentrant sur les threads et la synchronisation, y compris l'assemblage des threads et les défis de l'exécution non déterministe.
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 structure hiérarchique de la mémoire virtuelle, la traduction d'adresses, les tailles de champs offset, le calcul de la taille de la table de page et la génération d'adresses Alpha Processor.
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 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.
Introduit les fondamentaux de l'architecture multiprocesseur, couvrant les serveurs post-Moore, les datacenters durables, la programmation parallèle et l'utilisation du GPU.
