Modèles de cohérence de la mémoire: impact sur les performances et calcul parallèle

Cette séance de cours traite des modèles de cohérence de la mémoire et de leur impact sur les performances lors de l'exécution de binaires personnalisés sur différents processeurs. Il couvre également les différences entre le parallélisme au niveau de l'instruction (ILP) et le parallélisme au niveau du thread (TLP), ainsi que la mise en œuvre de sous-programmes atomiques comme Compare-And-Swap (CAS) dans les processeurs. En outre, il explore les propriétés de la mémoire transactionnelle, l'architecture GPU, l'utilisation de la mémoire partagée, les étapes d'exécution du noyau CUDA et les modèles d'accès à la mémoire GPU. La séance de cours se termine par une comparaison des charges de travail multithread et l'adéquation des différentes granularités multithreading pour les processeurs.