Fiche de cours

Advanced multiprocessor architecture

CS-471

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Enseignant(s) :

Falsafi Babak
Lotfi Kamran Pejman

Langue:

English

Summary

Multiprocessors are basic building blocks for all computer systems. This course covers the architecture and organization of modern multiprocessors, prevalent accelerators (e.g., GPU, TPU), and datacenters. It includes a research project on multiprocessors and post-Moore era datacenters.

Content

  • Introduction
  • Metrics and methodologies
  • Parallel programming models
  • Communication models
  • Applications and Workloads
  • Cache hierarchies & memory models
  • Memory & storage hierarchies
  • Interconnects
  • GPUs
  • AI/ML/Analytic accelerators
  • Near-memory computing
  • Datacenters & cloud Computing
  • Cloud-native CPU
  • Cloud-native memory hierarchies
  • Sustainable architecture

Learning Prerequisites

Recommended courses

  • Advanced computer architecture
  • Systems for data management and data science

Important concepts to start the course

Performance evaluation, Programming models, Processors, Memory hierarchies, Accelerators, Datacenters

 

Learning Outcomes

  • Explore the development trend of computation systems and datacenters
  • Establish the basic model to analyze the performance and characteristics of foundational workloads operating in cloud environments
  • Classify and describe the components of modern parallel systems, including multiple processors, cache hierarchies, memory systems, interconnects, and accelerators, and their roles in handling emerging workloads
  • Define and clarify research questions and opportunities
  • Interpret and critique research papers and extract insights for research questions
  • Plan , propose and conduct a research project
  • Present research contributions

Teaching methods

Lecture, research paper retrieval, and a research project

Expected student activities

  • Self-motivated participation in course and discussion
  • Critical thinking and examination over research papers
  • Group discussion and collaboration on course projects

 

Assessment methods

  • Homework (paper reviewing and write-up): 20%
  • Research project (in group): 30%
  • Midterm exam: 20%
  • Final exam: 30%

 

Resources

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Dans les plans d'études

  • Informatique, 2025-2026, Master semestre 1
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      Advanced multiprocessor architecture
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      obligatoire
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