langage : english
we focus on cuda-c. most concepts translate directly to cuda-fortran and the slides cover both; however, the tps are mostly in c.
familiariser le programmeur avec le langage cuda.
accélérer les codes hpc en utilisant les cartes accélératrices nviida.
mots clés : modèle de programmation, optimisation de code, gp-gpu
jour 1:
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introduction, motivation, revue des modèles de programmation
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cuda : matériel, couche logicielle, compilateur
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basics: gestiond es donées, noyau (kernel) d'exécution, mémoire hierarchique.
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optimisation des tranferts de données : optimisation de base, pinned memory, asynchronisme, cuda streams.
jour 2
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cuda avancé: optimisation des noyaux(kernels) (warp, shared memory, occupancy,...) and détails d'architecture
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applications cuda : debugging, monitoring
pré-requis :
bases c/c++, une connaissance de base en programmation parallèle (thread, posix, openmp, mpi, ...) sera très utile.
| Lieu : | Salle RdC Espace Clément Ader - Espace Clément Ader 3 rue Caroline Aigle 31400 Toulouse |
familiariser le programmeur avec la programmation par directives openacc.
accélérer les codes hpc en utilisant les cartes accélératrices nvidia.
mots clés : openacc, optimisation de code, gp-gpu
jour 1:
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introduction, motivation, revue des modèles de programmation
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compilation, pragmas simple, kernel
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"restrict keyword", mouvement des données basics: gestiond es donées, noyau (kernel) d'exécution, mémoire hierarchique.
jour 2
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optimisation de codes de calcul,
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niveaux de parallélisme
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profiling
pré-requis :
bases c/c++, une connaissance de base en programmation parallèle (thread, posix, openmp, mpi, ...) sera très utile.
| Lieu : | Salle RdC Espace Clément Ader - Espace Clément Ader 3 rue Caroline Aigle 31400 Toulouse |