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Architecture multiprocesseur avancée

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Dans cours

CS-471: Advanced multiprocessor architecture

Multiprocessors are basic building blocks for all computer systems. This course covers the architecture and organization of modern multiprocessors, prevalent accelerators (e.g., GPU, TPU), and datacenters. It includes a research project on multiprocessors ...

Description

Cette séance de cours présente le cours CS471 sur l'architecture multiprocesseur avancée pour l'automne 2021, couvrant des sujets tels que la logistique du cours, les composants du cours, la logistique du cours, la politique de notation, la politique d'honnêteté académique et la feuille de route du cours. L'instructeur, le professeur Babak Falsafi, souligne l'importance de l'informatique parallèle et discute des défis et des tendances des systèmes informatiques modernes, y compris le mur de puissance, le ralentissement des performances à un seul fil et la montée du parallélisme. La séance de cours explore également différents modèles de programmation parallèle, des méthodologies d'évaluation et diverses architectures telles que SIMD, GPU et tableaux systolique. Il se termine par un résumé soulignant l'importance des systèmes multiprocesseurs dans les plates-formes informatiques.

Enseignant·e

Babak Falsafi

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Yuanlong Li, Simla Burcu Harma, Shashwat Shrivastava, Alexandros Poupakis, Shanqing Lin, Ayan Chakraborty, Pooria Poorsarvi Tehrani, Ali Ansari A dirigé les thèses EPFL de Pejman Lotfi Kamran, Sotiria Fytraki, Dejan Novakovic, Stavros Volos, Djordje Jevdjic, Ilknur Cansu Kaynak, Yusuf Onur Koçberber, Javier Picorel Obando, Alexandros Daglis, Mario Paulo Drumond Lages De Oliveira, Arash Pourhabibi Zarandi, Mark Johnathon Sutherland, Siddharth Gupta, Ognjen Glamoc

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Calcul intensif: Parallélisme (informatique)

Matériel informatique: Microprocesseur

Concepts associés (32)

Parallélisme (informatique)

vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.

Traitement massivement parallèle

En informatique, le traitement massivement parallèle (en anglais, massively parallel processing ou massively parallel computing) est l'utilisation d'un grand nombre de processeurs (ou d'ordinateurs distincts) pour effectuer un ensemble de calculs coordonnés en parallèle (c'est-à-dire simultanément). Différentes approches ont été utilisées pour implanter le traitement massivement parallèle. Dans cette approche, la puissance de calcul d'un grand nombre d'ordinateurs distribués est utilisée de façon opportuniste chaque fois qu'un ordinateur est disponible.

Parallel programming model

In computing, a parallel programming model is an abstraction of parallel computer architecture, with which it is convenient to express algorithms and their composition in programs. The value of a programming model can be judged on its generality: how well a range of different problems can be expressed for a variety of different architectures, and its performance: how efficiently the compiled programs can execute. The implementation of a parallel programming model can take the form of a library invoked from a sequential language, as an extension to an existing language, or as an entirely new language.

History of computing

The history of computing is longer than the history of computing hardware and modern computing technology and includes the history of methods intended for pen and paper or for chalk and slate, with or without the aid of tables. Digital computing is intimately tied to the representation of numbers. But long before abstractions like the number arose, there were mathematical concepts to serve the purposes of civilization. These concepts are implicit in concrete practices such as: One-to-one correspondence, a rule to count how many items, e.

Single instruction multiple data

Single Instruction on Multiple Data (signifiant en anglais : « instruction unique, données multiples »), ou SIMD, est une des quatre catégories d'architecture définies par la taxonomie de Flynn en 1966 et désigne un mode de fonctionnement des ordinateurs dotés de capacités de parallélisme. Dans ce mode, la même instruction est appliquée simultanément à plusieurs données pour produire plusieurs résultats.

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Multiprocesseurs : aperçu et défis

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.

Computing Parallel: Principes et OpenMP

Couvre les principes de l'informatique parallèle et introduit OpenMP pour créer du code concurrent à partir du code série.

GPU : Multithreading et architecture

Explore l'architecture des GPU, le multithreading et leur rôle dans l'apprentissage automatique, en discutant des limites et des tendances futures.

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Concepts associés (32)

Parallélisme (informatique)

Traitement massivement parallèle

Parallel programming model

History of computing

Single instruction multiple data

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