Afin de créer des logiciels qui traitent de plus grandes quantités de données à des vitesses plus élevées, les systèmes d'exploitation des logiciels, les langages de programmation et les cadres nécessitent des stratégies d'accès et de modification des données d'une manière qui maximise la vitesse, tout en minimisant la possibilité que les données se trouvent dans des états incorrects. Dans ce module, les étudiants se verront présenter des problèmes canoniques de concurrence tels que les Dining Philosophers. En outre, ils apprendront comment les systèmes d'exploitation et les langages de programmation gèrent ces problèmes, et discuteront des applications concurrentielles des big data dans le monde réel.

Les langages de programmation modernes permettent aux développeurs de créer des logiciels dotés d'une logique complexe pour la manipulation de données en parallèle, en tirant parti des multiples cœurs de CPU de la plupart des ordinateurs. Les étudiants développeront des logiciels simples, écrits dans les langages de programmation C++ et Python 3, qui traitent des ensembles de données simultanément.

Afin d'écrire des logiciels efficaces accélérés par le GPU, un développeur doit d'abord comprendre l'architecture matérielle sous-jacente et l'écosystème logiciel qui la permet. Dans ce module, les étudiants découvriront les principales architectures matérielles des GPU NVidia. Ils découvriront également les couches logicielles CUDA, le processus d'installation et de compilation, ainsi que les principales différences entre les API Runtime et Driver.

L'objectif de ce module est de passer de la théorie à la pratique en introduisant les principes fondamentaux de la programmation GPU. Les étudiants apprendront les mots-clés essentiels du logiciel CUDA et la syntaxe requise pour écrire du code de périphérique. Ils seront également guidés à travers les meilleures pratiques pour structurer des projets simples et complexes, en appliquant ces concepts dans des travaux pratiques au sein d'environnements de développement communs.