Obiettivi di apprendimento
- Tracciare il cambiamento architetturale dal rasterizzatore a pipeline fissa ai shader unificati programmabili
- Identificare i principali momenti chiave nello sviluppo del GPGPU e dei modelli di programmazione come CUDA
- Valutare l'impatto dell'hardware specializzato come Tensor Cores e unità di ray tracing
- Analizzare le tendenze future nel calcolo eterogeneo, nei chiplet e nella silicio ottimizzato per l'IA