Séance de cours

Cohérence événementielle : Acteurs et structures de données

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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 le concept de cohérence éventuelle, contrastant des modèles forts et faibles de cohérence avec la cohérence éventuelle, ce qui garantit que tous les lis retournent la dernière valeur écrite après aucune mise à jour. Il s'inscrit dans la mise en place d'un magasin qui finira par être cohérent en utilisant les acteurs de Scala, en discutant de la diffusion des mises à jour et de l'importance d'employer des structures de données appropriées comme les CRDT pour parvenir à une cohérence éventuelle. Un exemple de structure de données, l'état d'appartenance au cluster, est présenté comme un type de données convergentes avec résolution de conflits et propriétés de commutation.

Enseignant·e·s (3)

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

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).

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Concepts associés (14)

Structure de données

En informatique, une structure de données est une manière d'organiser les données pour les traiter plus facilement. Une structure de données est une mise en œuvre concrète d'un type abstrait. Pour prendre un exemple de la vie quotidienne, on peut présenter des numéros de téléphone par département, par nom, par profession (comme les Pages jaunes), par numéro téléphonique (comme les annuaires destinés au télémarketing), par rue et/ou une combinaison quelconque de ces classements.

Structure de données persistante

En informatique, une structure de données persistante est une structure de données qui préserve ses versions antérieures lorsqu'elle est modifiée ; une telle structure est immuable, car ses opérations ne la modifient pas en place (de manière visible) mais renvoient au contraire de nouvelles structures. Une structure est partiellement persistante si seule sa version la plus récente peut être modifiée, les autres n'étant accessibles qu'en lecture. La structure est dite totalement persistante si chacune de ses versions peut être lue ou modifiée.

Purely functional data structure

In computer science, a purely functional data structure is a data structure that can be directly implemented in a purely functional language. The main difference between an arbitrary data structure and a purely functional one is that the latter is (strongly) immutable. This restriction ensures the data structure possesses the advantages of immutable objects: (full) persistency, quick copy of objects, and thread safety. Efficient purely functional data structures may require the use of lazy evaluation and memoization.

Tableau (structure de données)

En informatique, un tableau est une structure de données représentant une séquence finie d'éléments auxquels on peut accéder efficacement par leur position, ou indice, dans la séquence. C'est un type de conteneur que l'on retrouve dans un grand nombre de langages de programmation. Dans les langages à typage statique (comme C, Java et OCaml), tous les éléments d’un tableau doivent être du même type. Certains langages à typage dynamique (tels APL et Python) permettent des tableaux hétérogènes.

Scala (langage)

Scala est un langage de programmation multi-paradigme conçu à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) pour exprimer les modèles de programmation courants dans une forme concise et élégante. Son nom vient de l'anglais Scalable language qui signifie à peu près « langage adaptable » ou « langage qui peut être mis à l'échelle ». Il peut en effet être vu comme un métalangage. Scala intègre les paradigmes de programmation orientée objet et de programmation fonctionnelle, avec un typage statique.

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Séances de cours associées (50)

Construction en deux phases : tableaux et tableaux Hash

Explique la construction en deux phases pour les tableaux, les tables de hachage et les arbres de recherche en parallèle.

Demande de priorité purement fonctionnelle

Couvre les files d'attente prioritaires purement fonctionnelles, l'implémentation Scala, l'intégration Inoxydable, les propriétés d'exploitation et les files d'attente binomiales.

Évaluation paresseuse : Listes paresseuses

Explore l'évaluation paresseuse et les listes paresseuses à Scala, en mettant l'accent sur leurs avantages et leur mise en œuvre.

Représentation du modèle : Structures et fonctions

Couvre la représentation des modèles mathématiques, des fonctions et des structures de données dans les systèmes d'information.

Analyse de la production d'énergie éolienne

Couvre l'analyse de la production d'énergie éolienne à l'aide de Python et de matplotlib.

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Structure de données

Structure de données persistante

Purely functional data structure

Tableau (structure de données)

Scala (langage)

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