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Cet enseignement porte sur l'appropriation des technologies liées aux accélérateurs. Il aborde les aspects matériels (architecture des accélérateurs, niveaux de mémoire), logiciels (CUDA, OpenCL) et les aspects algorithmiques (tiling, reduction, pipelining). Le processus de conception d'une application utilisant des accélérateurs est également introduit.
Programmation en C/C++, Algorithmique
CONTRÔLE CONTINU :
Type d'évaluation (ex : TP, assiduité, participation) :
SESSION NORMALE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) :
Salle spécifique :
Durée :
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) :
Documents interdits (ex : livres, tous documents) :
Matériel (ex : calculatrices):
SESSION DE RATTRAPAGE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) :
Salle spécifique :
Durée :
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) :
Documents interdits (ex : livres, tous documents) :
Matériel (ex : calculatrices):
Evaluation par projet réalisé en binôme autour d'un sujet proposé par l'enseignant.
Le projet a deux phases: 1 phase commune et 1 phase d'exploration laissée libre.
N1= NPR
N2 = (NPR+E)/2
NPR = Evaluation du projet
E = Examen écrit de rattrapage (écrit)
Le cours est programmé dans ces filières :
Code de l'enseignement : 5MMCGPU7
Langue(s) d'enseignement :
Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.
Parallel Computing: Principles and Practice - T. J. Fountain
Patterns for Parallel Programming - Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders, Berna L. Massingill
Introduction to Parallel Computing - Ananth Grama, George Karypis, Vipin Kumar, Anshul Gupta
CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming - Jason Sanders, Edward Kandrot
Heterogeneous Computing with OpenCL de Benedict Gaster
mise à jour le 18 juin 2017