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La programmation GPU (Graphical Processor Unit) La programmation GPU (Graphical Processor Unit)

lundi 12 octobre 2015

Le 8 décembre, de 9h00 à 17h00, Dev@LR , en collaboration avec HPC@LR, vous propose une formation sur la programmation des GPUs (Graphical Processor Units).

Depuis quelques années, la programmation GPU est dominée par des langages bas-niveau de type OpenCL ou Cuda. Si ces langages permettent d’obtenir des bonnes performances, il n’est pas évident de bien les maîtriser et d’en tirer le meilleur.
Cet atelier vous présentera les concepts de base nécessaires à la compréhension du calcul sur GPU (et plus généralement sur tout type d’accélérateur), une mise en oeuvre pratique et les performances qu’il est possible d’espérer. Quelques bibliothèques ou directives permettant de porter un code sur GPU sans avoir à profondément modifier le code d’origine seront également présentées. Vous pourrez ainsi mettre en regard le travail nécessaire et les gains obtenus et répondre à l’angoissante question “Le GPU est-il pour moi ?”

Dev@LR invite David Brusson, Ingénieur Calcul Scientifique au Centre de Calcul de l’Université de Strasbourg. David Brusson est en charge du développement logiciel et des optimisations sur les programmes des utilisateurs du Centre de Calcul. Il est spécialisé en programmation GPU et plus généralement en programmation sur accélérateurs. Il fera une présentation des concepts et approches de la programmation GPU dans la matinée et un TD l’après midi du 8 décembre.

Programme

  • Introduction : définition et concept de base de la programmation sur GPU.
  • Les bases : Initiation à la programmation GPU avec CUDA
  • Mise en œuvre : Utilisation de bibliothèques de calculs sur GPU
  • Programmation sur GPU avec OpenACC (C, Fortran) et/ou PyCUDA (Python)

Chaque participant devra avoir son propre ordinateur, et pouvoir se connecter en ssh sur des machines distantes (serveurs de l’Unistra, Univ. Strasbourg). Pour les utilisateurs Windows, putty + Xming fonctionne très bien. Pour ceux qui voudraient suivre les exemples sur leur propre machine, il faudra que cette dernière possède un GPU Nvidia, et la version 7.0 du toolkit Cuda (qui est gratuite).

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Flyer de la formation

La formation Dev@LR est gratuite mais l’inscription est obligatoire. Il suffit pour cela de renseigner le formulaire ci-dessous. Le lieu vous sera indiqué ultérieurement.

Désolé, le nombre limite des inscriptions (20) a été atteint ! Dev@LR organisera peut-être une autre formation, inscrivez vous ici sur notre mailing liste pour être sur de ne pas rater la prochaine session !

Cet atelier se tiendra le mardi 8 décembre 2015 de 9h00 à 17h30 à l’Université de Montpellier, 1 place Eugène Bataillon, Campus du Triolet, Bât 12, dans la salle SE2 (à droite des salles réservées aux syndicats). Coord. GPS : 43.632194, 3.865295.

Les circonstances font que, si vous n’avez pas la carte de l’Université de Montpellier, vous serez obligé de présenter une convocation nominative (que nous vous ferons parvenir si vous n’êtes de l’université) et une pièce d’identité à l’entrée du Campus.
Le repas de midi peut se prendre au restaurant administratif du Campus (prix visiteur : 9 euros).