Séance de cours

Conc-Trees: Programmation parallèle en Scala

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Dans cours

CS-206: Parallelism and concurrency

Course no longer offered for new students; this edition is only a make-up course for those who repeated the year. Please log in with EPFL credentials and consult the mediaspace link below for course videos. ...

Description

Cette séance de cours couvre la mise en œuvre de Conc-Trees à Scala pour la programmation parallèle. Il commence par le type de données de la liste, se déplace vers les arbres pour les calculs parallèles, introduit le type de données Conc, et explique la concaténation avec Conc-Trees.

Enseignant·e·s (3)

Viktor Kuncak

Viktor Kunčak joined EPFL in 2007, after receiving a PhD degree from MIT. Since then has been leading the Laboratory for Automated Reasoning and Analysis and supervised at least 12 completed PhD theses. His works on languages, algorithms and systems for verification and automated reasoning. He served as an initiator and one of the coordinators of a European network (COST action) in the area of automated reasoning, verification, and synthesis. In 2012 he received a 5-year single-investigator European Research Council (ERC) grant of 1.5M EUR. His invited talks include those at Lambda Days, Scala Days, NFM, LOPSTR, SYNT, ICALP, CSL, RV, VMCAI, and SMT. A paper on test generation he co-authored received an ACM SIGSOFT distinguished paper award at ICSE. A PLDI paper he co-authored was published in the Communications of the ACM as a Research Highlight article. His Google Scholar profile reports an over-approximate H-index of 38. He was an associate editor of ACM Transactions on Programming Languages and Systems (TOPLAS) and served as a co-chair of conferences on Computer-Aided Verification (CAV), Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD), Workshop on Synthesis (SYNT), and Verification, Model Checking, and Abstract Interpretation (VMCAI). At EPFL he teaches courses on functional and parallel programming, compilers, and verification. He has co-taught the MOOC "Parallel Programming" that was visited by over 100'000 learners and completed by thousands of students from all over the world.

Sanidhya Kashyap

Sanidhya Kashyap is a systems researcher and an assistant professor at the EPFL School of Computer and Communication Sciences (IC). His research focuses on designing systems software that are performant and robust for heterogeneous hardware. He is broadly interested in the area of systems with a particular focus on operating systems, databases, concurrency, scheduling, networks, data analytics, and software testing (fuzzing).

Martin Odersky

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Matthieu Bovel, Yaoyu Zhao, Anna Herlihy, Nguyên Cao Pham, Yichen Xu A dirigé les thèses EPFL de Julie Vachon, Matthias Zenger, Michel Schinz, Philippe Altherr, Vincent Cremet, Burak Emir, Stéphane Micheloud, Iulian Dragos, Philipp Haller, Gilles Dubochet, Tiark Rompf, Ingo Maier, Lukas Rytz, Aleksandar Prokopec, Heather Miller, Vlad Ureche, Nada Amin, Manohar Jonnalagedda, Hubert Plociniczak, Vojin Jovanovic, Sandro Stucki, Eugene Burmako, Dmytro Petrashko, Séb

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Calcul intensif: Parallélisme (informatique)

Concepts associés (26)

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.

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.

Parallélisme de donnée

Le parallélisme par distribution de donnée ou parallélisme de donnée (data parallelism en anglais) est un paradigme de la programmation parallèle. Autrement dit, c'est une manière particulière d'écrire des programmes pour des machines parallèles. Les algorithmes des programmes qui entrent dans cette catégorie cherchent à distribuer les données au sein des processus et à y opérer les mêmes opérations à l'instar des SIMD. Le paradigme opposé est celui du parallélisme de tâche. Catégorie:Programmation concurr

Task parallelism

Task parallelism (also known as function parallelism and control parallelism) is a form of parallelization of computer code across multiple processors in parallel computing environments. Task parallelism focuses on distributing tasks—concurrently performed by processes or threads—across different processors. In contrast to data parallelism which involves running the same task on different components of data, task parallelism is distinguished by running many different tasks at the same time on the same data.

Concaténation

Le terme concaténation (substantif féminin), du latin cum (« avec ») et catena (« chaîne, liaison »), désigne l'action de mettre bout à bout au moins deux chaînes de caractères ou de péricopes. Formellement, dans le contexte théorique des langages formels : on se donne un ensemble fini Σ, et on appelle l'ensemble des séquences d'éléments de Σ ; la concaténation est alors la loi de composition interne sur qui aux séquences et , où m et n sont des entiers naturels, associe la séquence .

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Séances de cours associées (64)

Principes du parallélisme

Couvre les bases du parallélisme, y compris des exemples physiques, le contexte historique, l'ère multicore, et des collections parallèles dans Scala.

Opérations de données et cartographie parallèle

Explore la programmation parallèle dans Scala, les opérations fonctionnelles sur les collections, et les fonctions de carte parallèle sur les tableaux et les arbres.

Programmation parallèle I

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.

Mise en œuvre des mélangeurs

Couvre la mise en œuvre de combinaisons dans la programmation parallèle à Scala, y compris des méthodes de combinaison efficaces et des structures de données.

Structures de données fonctionnelles : Collections et opérations

Couvre les structures de données fonctionnelles et leurs relations, leurs implémentations et leur efficacité.

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Concepts associés (26)

Parallélisme (informatique)

Parallel programming model

Parallélisme de donnée

Task parallelism

Concaténation

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