Explore les défis et les solutions pour les processeurs de datacenter, en mettant l'accent sur l'efficacité, les problèmes de cache, la prévision des branches et les optimisations architecturales.
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 efficacement l'optimisation de joint accéléré GPU pour les requêtes complexes, en se concentrant sur l'amélioration des temps d'optimisation et de la qualité du plan heuristique.
Couvre la pipelining dans l'architecture informatique, en mettant l'accent sur son rôle dans l'amélioration des performances grâce à un parallélisme au niveau de l'instruction et en abordant les défis associés.
Met l'accent sur la mise en œuvre d'un générateur de fonctions carrées utilisant la technologie Speedgoat FPGA et les techniques de traitement du signal en temps réel.
