Programmation parallèle de données : Processeurs vectoriels et SIMD

Cette séance de cours se penche sur la programmation parallèle aux données, en se concentrant sur le traitement vectoriel et le SIMD dans un nœud, et sur MapReduce, Pregel et TensorFlow sur plusieurs nœuds. Il couvre la taxonomie des architectures informatiques, les bases du SIMD, les limites des pipelines scalaires, les avantages des processeurs vectoriels et la conception d'unités fonctionnelles vectorielles. La séance de cours explore également les concepts de MapReduce, Pregel pour le traitement des graphes et TensorFlow pour l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur leurs modèles de programmation respectifs et leurs optimisations.