Ce cours est une introduction au parallélisme et aux architectures et technologies les plus récentes en matière de programmation parallèle.

1. Présentation des GPU comme accélérateurs,
2. Prise en main du langage de programmation CUDA ainsi que du paradigme de programmation par directives OpenACC,
3. Extension à programmation GPU asynchrone et par tâches,
4. Optimisations basiques du programme relativement à l’architecture du matériel.

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Le projet intégrateur associe étroitement la notion de projet et celle d’intégration des acquis. Il initie à la gestion de projet, le suivre et l’accompagner pour la réalisation de son projet dans le domaine du Big Data. L’idée est de faire comprendre au travers d’un travail concret et d’envergure l’intérêt à prendre du recul.

Le suivi et l’accompagnement est assuré par les enseignants chercheurs, selon trois modalités :

- 1) Présentation/discussion mensuelle avec l’ensemble des étudiants,

- 2) Réunion de travail, à minima bi-mensuelle (étudiants en formation initiale), 

- 3) Évaluation de plusieurs livrables liés au projet.

1. Conduite, pratiques et outils en gestion de projet. Comprendre et mettre en pratique les principes et les outils de la gestion de projet.
2. Communiquer : prise de parole sur un sujet en fonction du public (scientifique/vulgarisation).
3. Développer : une analyse critique et une argumentation pour justifier des choix méthodologiques et techniques.
4. Mobiliser : les différents acquis pour s’approprier d’une problématique afin de proposer des solutions adaptées.

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Un système d’exécution qui prend en charge les architectures multicœurs hétérogènes doit offrir non seulement une vue unifiée des ressources de calcul (c’est-à-dire les CPU et les accélérateurs en même temps), mais doit également s’occuper de mapper et d’exécuter efficacement les tâches sur une machine hétérogène, tout en traitant de manière transparente les problèmes de bas niveau tels que les transferts de données de manière
portable.

StarPU constitue un tel système d’exécution, il intègre également des outils de performances facilitant l’interprétation des résultats. Ces outils permettent entre autre de visualiser le graphique de dépendance des tâches, de générer un diagramme de Gantt (afin de savoir sur quelle ressource ont été exécutées les différentes tâches), ou encore de faire une comparaison des temps d’exécution des taches en fonction des ressources sur lesquelles elles sont exécutés.

La bibliothèque et ses outils seront pris en main à travers différents exemples : multiplication d’un vecteur par un scalaire, multiplication matrice-vecteur...

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Le projet intégrateur associe étroitement la notion de projet et celle d’intégration des acquis. Il initie à la gestion de projet, le suivre et l’accompagner pour la réalisation de son projet dans le domaine du Big Data. L’idée est de faire comprendre au travers d’un travail concret et d’envergure l’intérêt à prendre du recul.

Le suivi et l’accompagnement est assuré par les enseignants chercheurs, selon trois modalités :

- 1) Présentation/discussion mensuelle avec l’ensemble des étudiants, 

- 2) Réunion de travail, à minima bi-mensuelle (étudiants en formation initiale), 

- 3) Évaluation de plusieurs livrables liés au projet.

1. Conduite, pratiques et outils en gestion de projet. Comprendre et mettre en pratique les principes et les outils de la gestion de projet.
2. Communiquer : prise de parole sur un sujet en fonction du public (scientifique/vulgarisation).
3. Développer : une analyse critique et une argumentation pour justifier des choix méthodologiques et techniques.
4. Mobiliser : les différents acquis pour s’approprier d’une problématique afin de proposer des solutions adaptées.

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