Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
Explore l'optimisation accélérée de l'ordre de jointage GPU dans les grands espaces de recherche, en tirant parti de la topologie graphique pour réduire les frais généraux de calcul.
Explore les défis d'évolutivité dans les systèmes de travail partagé, en mettant l'accent sur l'optimisation et l'exécution, les configurations expérimentales, les opérateurs de requêtes de données, et l'impact du schéma sur l'apprentissage.
Explore l'analyse de flux de données pour l'optimisation, y compris la résolution d'équations, les variables en direct, l'atteinte de définitions et les expressions très occupées.
Explore les techniques pour accélérer les analyses de flux de données et discute de l'importance de l'ordonnancement des nœuds et de la traversée post-commande.
Couvre MLIR, une infrastructure de compilateur pour le calcul spécifique au domaine, soulignant l'importance de niveaux d'abstraction multiples et de sémantique de niveau supérieur.