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MATH-454: Parallel and high-performance computing

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Séances de ce cours (7)

Méthode du gradient conjugué : résoudre des systèmes linéaires

Couvre la méthode Conjugate Gradient pour résoudre des systèmes linéaires sans préconditionnement, en explorant les implémentations de calcul parallèle et les prédictions de performances.

GPU Advanced : Gestion et optimisation de la mémoire

Explore la gestion avancée de la mémoire GPU, la programmation CUDA et le calcul parallèle de données pour optimiser les performances.

Présentation du GPU : Performances et Programmation

Explore la motivation et les avantages de l'utilisation des GPU pour le calcul, en se concentrant sur leurs performances et leur programmation via CUDA.

MPI Basics : Point-to-Point et communications collectives

Couvre les bases du MPI, y compris les communications point à point et collectives, les synchronisations et l'évitement des conditions de course.

Programmation hybride et propositions de projets

Couvre les modèles de programmation hybrides, les propositions de projets, la sécurité des threads, les problèmes de topologie et les attentes de performance dans MPI.

MPI Advanced : Datatypes, communicateurs et E/S

Couvre les fonctions MPI avancées, y compris les types de données, les communicateurs et les E / S, en soulignant l'importance d'utiliser les collectifs pour de meilleures performances.

Comparaison des modèles de programmation hybride

Comparer les modèles de programmation hybrides, discuter des propositions de projet et souligner l'importance de tenir compte de la topologie physique dans le développement des applications.

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