Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Explore l'efficacité des commérages dans les systèmes décentralisés, couvrant les protocoles, les besoins d'interaction et l'optimisation de la bande passante, ainsi que les algorithmes de recherche et les optimisations.
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.
Couvre l'analyse opérationnelle, en se concentrant sur le système adaptatif STEP pour un accès efficace aux nouvelles données dans le traitement analytique.
Releve les défis de la synthèse de haut niveau et de l'optimisation des constructions de boucles en utilisant le modèle polyédrique pour améliorer les performances et la planification.
Couvre MLIR, une infrastructure de compilateur pour le calcul spécifique au domaine, soulignant l'importance de niveaux d'abstraction multiples et de sémantique de niveau supérieur.
