Outils mathématiques et numériques pour l'analyse numérique et la programmation des GPU

Code UE : CSC215

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable national

Philippe DESTUYNDER

Responsable opérationnel

Alexis HERAULT

Public et conditions d'accès

Ouvert à un large public : élèves possédant un niveau bac + 2 en mathématiques. Des connaissances en méthodes numériques et informatique (programmation C/C++) sont nécessaires.

Objectifs pédagogiques

L'utilisation de processeurs graphiques (GPU) pour le calcul scientifique et les sciences de l'ingénieur permet un gain considérable en temps de calcul par rapport à une solution CPU classique. Ceci se fait au prix d'une programmation assez spécifique qu'il faut bien maîtriser pour pouvoir tirer le meilleur profit de ces processeurs.

Ce cours propose une familiarisation avec les outils mathématiques et algorithmiques des sciences de l'ingénieur nécessaires pour le développement de codes de calcul sur GPU et plus particulièrement sur les processeurs NVidia à travers l'utilisation du langage Cuda.

Le Cnam à obtenu le label " Cuda Teaching Center "

Compétences visées

A l'issue de ce cours les élèves seront à même de réaliser, de manière autonome, les différentes étapes menant au développement d'un code de calcul GPU; de l'algorithme à l'optimisation du code.

Contenu

1. Présentation des GPU, modèle hardware et software
2. Les GPU NVidia et programmation avec Cuda
3. Développement de codes calcul avec Cuda: application au sciences de l'ingénieur
4. Benchmarking des applications Cuda
5. Calculs répartis sur plusieurs GPU
6. Introduction à OpenCL

Modalité d'évaluation

Examen final et projet

Bibliographie

  • NVidia : CUDA C Programming Guide
  • Nicholas Wilt (à paraître en juin 2013) : The CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming
  • Jason Sanders & Edward Kandrot : Cuda par l'exemple

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Equipe pédagogique
Modalité(s) / Lieu(x)
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Equipe pédagogique Mathématique et statistique
Modalité(s) / Lieu(x)
  • - Enseignée en formation présentielle et/ou partiellement à distance : Paris
  • Type Intitulé Equipe pédagogique Modalité(s) / Lieu(x) Code

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    EPN06 Mathématiques et statistiques
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    Sabine Glodkowski
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    UE

      • Paris
        • Paris
          • 2017-2018 1er semestre : Formation hybride
          • 2018-2019 1er semestre : Formation hybride
          • 2019-2020 1er semestre : Formation hybride