Explore Multi Masters Systems, en discutant des architectures avec plusieurs processeurs, mémoire partagée, exclusion mutuelle et accélérateurs matériels.
Explore la conception de mémoire cache, les succès, les ratés et les politiques d'expulsion dans les systèmes informatiques, en mettant l'accent sur la localité spatiale et temporelle.
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 les bases de la programmation parallèle, y compris l'exploitation du parallélisme dans les algorithmes et l'importance d'éviter les conditions de race.
Explore les principes de cache mémoire, en mettant l'accent sur la localisation spatiale, l'impact de la latence et les stratégies d'efficacité du cache.
Couvre la transition de la programmation mono-thread à la programmation multithread, en se concentrant sur les modèles de mémoire et les problèmes de cohérence.
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.
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.
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 l'architecture multiprocesseurs, l'informatique durable, l'impact de la formation sur les modèles d'IA et les principes fondamentaux de la programmation parallèle.
