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Explore l'évolution du matériel parallèle, de la loi de Moore aux défis des années 2000, et le passage à des systèmes d'extension dans les centres de données.
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.
Couvre l'architecture multiprocesseur avancée, discutant de la logistique des cours, des composants, du classement et des tendances des systèmes informatiques modernes.
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.
Couvre l'architecture du processeur, l'évolution des performances, les algorithmes vers la transition des ordinateurs, les registres, les instructions, l'unité arithmétique et la gestion de la mémoire.
Couvre l'évolution et les défis des multiprocesseurs, en mettant l'accent sur l'efficacité énergétique, la programmation parallèle, la cohérence du cache et le rôle des GPU.
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.
Explore les mécanismes de synchronisation évolutive pour de nombreux systèmes d'exploitation de base, en mettant l'accent sur les défis de la gestion de la croissance des données et des régressions dans le système d'exploitation.
Couvre les primitives de verrouillage nécessaires pour empêcher les conditions de course dans la programmation multithread, en se concentrant sur l'exclusion mutuelle et les opérations atomiques.
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 la cohérence du cache dans les systèmes multiprocesseurs, en discutant des protocoles de base et des défis liés aux données partagées entre les processeurs.
