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 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.
Discute de l'optimisation de joint accéléré GPU efficace pour les requêtes complexes, visant à améliorer les temps d'optimisation et la qualité du plan heuristique.
Explore les défis d'évolutivité dans les systèmes de travail partagé, en mettant l'accent sur l'optimisation et l'exécution, les configurations expérimentales, les opérateurs de requêtes de données, et l'impact du schéma sur l'apprentissage.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
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