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Présente le modèle de programmation MapReduce pour l'informatique distribuée, en mettant l'accent sur sa vision et ses mécanismes de sous-développement.
Explore l'accélération de l'analyse complexe par la spéculation, la parallélisation des requêtes, la gestion des erreurs de prédiction et la transition vers des plans spéculatifs.
Couvre l'évolution de l'informatique, du droit de Moore au multicores, la recherche sur la parallélisation du code Lisp, les expériences à UC Berkeley et Microsoft Research, et les idées sur l'informatique en nuage et la gestion du corps professoral.
Couvre l'analyse de données intrajournalières, les études systématiques, le débogage, le calcul multicœur, la programmation GPU et le calcul de corrélation avec les GPU.
Explore la relation symbiotique entre les neurosciences et les technologies de l'information, en mettant l'accent sur la nécessité de nouveaux paradigmes informatiques et d'applications innovantes.
Explore les systèmes de gestion de données accélérés grâce à une spécialisation en temps réel sur le matériel hétérogène et GPU accédant à des données fraîches de la mémoire CPU.