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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 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.
Couvre les principes de la synchronisation dans le calcul parallèle, en mettant l'accent sur la synchronisation de la mémoire partagée et différentes méthodes comme les verrous et les barrières.
Explore les principes de synchronisation à l'aide de verrous et de barrières, en mettant l'accent sur des implémentations matérielles efficaces et des mécanismes de coordination tels qu'OpenMP.
Introduit les fondamentaux de l'architecture multiprocesseur, couvrant les serveurs post-Moore, les datacenters durables, la programmation parallèle et l'utilisation du GPU.
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 les perspectives historiques et les mécanismes de la mémoire transactionnelle, en soulignant l'importance et les défis de sa mise en œuvre dans les systèmes informatiques modernes.
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.
Couvre la planification dynamique dans les processeurs, en se concentrant sur l'exécution dans le désordre et la gestion efficace des dépendances d'instructions.
Comparer les modèles de programmation hybrides, discuter des propositions de projet et souligner l'importance de tenir compte de la topologie physique dans le développement des applications.
Couvre l'architecture multiprocesseur avancée, discutant de la logistique des cours, des composants, du classement et des tendances des systèmes informatiques modernes.
Couvre la méthode Conjugate Gradient pour résoudre des systèmes linéaires sans préconditionnement, en explorant les implémentations de calcul parallèle et les prédictions de performances.
