Volumes horaires
- CM 18.0
- Projet -
- TD -
- Stage -
- TP 18.0
- DS -
Crédits ECTS
Crédits ECTS 6.0
Objectif(s)
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.
Christophe PICARD
Contenu(s)
- Introduction au parallélisme et premiers éléments d'architecture
Organisation de la mémoire et Organisation des structures de calculs - Présentation de différents outils de programmation
Elements de langages en OpenCL/CUDA - Optimisations mémoire des calculs
Hiérarchie de la mémoire et organisation des traitements. - Patrons de programmation parallèle
Etude de différentes patrons parallèles. - Programmation hétérogène
Découpage des tâches entre les CPU et les accélérateurs - Projet
Programmation en C/C++, Algorithmique
Evaluation : 75% de Projet (évaluation en continu et sur le rendu) et 25% de Examen Ecrit (1h00)
Rattrapage : 50% de Projet (évaluation en continu et sur le rendu) (note reportée) et 50% de Examen Ecrit (1h00)
CC = Ecrit (coeff. 1,5)
CT = Ecrit (coeff. 0,5) de 1h
Rattrapage = on garde la note du CC + écrit session 2 (1h)
L'examen existe uniquement en anglais
Le cours est programmé dans ces filières :
- Parcours de master - Master Math. et Applications - Semestre 9 (ce cours est donné uniquement en anglais)
- Parcours de master - Master Informatique - Semestre 9 (ce cours est donné uniquement en anglais)
- Parcours de master - Master Math. et Applications - Semestre 9 (ce cours est donné uniquement en anglais)
Code de l'enseignement : WMM9AM49
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