Séance de cours
Modèles de cohérence de la mémoire: impact sur les performances et calcul parallèle
Séances de cours associées (42)
GPU : Multithreading et architecture
Explore l'architecture des GPU, le multithreading et leur rôle dans l'apprentissage automatique, en discutant des limites et des tendances futures.
GPU : Architecture et programmation
Explore l'architecture GPU, le multithreading, les processeurs SIMD et la programmation CUDA pour l'informatique parallèle.
GPU : Architecture et programmation
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.
GPUs: Introduction à la CUDA
Présente les bases des GPU, de la programmation CUDA et de la synchronisation des threads pour les applications de calcul parallèles.
Parallélisme : programmation et performance
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.
Principes de l'informatique parallèle : OpenMP
Explore les principes de l'informatique parallèle, en se concentrant sur OpenMP en tant qu'outil pour créer du code concurrent à partir du code série.
Processeurs multifilés
Couvre les bases des processeurs multifiltres, y compris la conception, l'impact sur la performance et l'utilisation des pipelines.
Computing Parallel: Principes et OpenMP
Couvre les principes de l'informatique parallèle et introduit OpenMP pour créer du code concurrent à partir du code série.
Architecture multiprocesseur avancée
Couvre l'architecture multiprocesseur avancée, discutant de la logistique des cours, des composants, du classement et des tendances des systèmes informatiques modernes.
Hiérarchie et optimisation de la mémoire GPU
Explore la hiérarchie de la mémoire GPU, les défis d'optimisation et l'efficacité de l'algorithme.