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Séance de cours

Programmation parallèle I

Dans cours

CS-471: Advanced multiprocessor architecture

Multiprocessors are basic building blocks for all computer systems. This course covers the architecture and organization of modern multiprocessors, prevalent accelerators (e.g., GPU, TPU), and datacenters. It includes a research project on multiprocessors ...

Description

Cette séance de cours présente les principes fondamentaux de la programmation parallèle, couvrant des concepts tels que la concurrence, le parallélisme, les formes de parallélisme (débit, fonctionnel, pipeline, données), la granularité des tâches, la division du travail, l'asynchronie, la création de programmes parallèles, la programmation en mémoire partagée, la création automatique de programmes parallèles, les formes de communication (mémoire partagée, passage de message), les modèles de programmation (séquentiel, mémoire partagée, parallèle de données, flux).

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Enseignant·e

Babak Falsafi

Babak is a Professor in the School of Computer and Communication Sciences and the founding director of the EcoCloud, an industrial/academic consortium at EPFL investigating scalable data-centric technologies. He has made numerous contributions to computer system design and evaluation including a scalable multiprocessor architecture which was prototyped by Sun Microsystems (now Oracle), snoop filters and memory streaming technologies that are incorporated into IBM BlueGene/P and Q and ARM cores, and computer system performance evaluation methodologies that have been in use by AMD, HP and Google PerKit . He has shown that hardware memory consistency models are neither necessary (in the 90's) nor sufficient (a decade later) to achieve high performance in multiprocessor systems. These results eventually led to fence speculation in modern microprocessors. His latest work on workload-optimized server processors laid the foundation for the first generation of Cavium ARM server CPUs, ThunderX. He is a recipient of an NSF CAREER award, IBM Faculty Partnership Awards, and an Alfred P. Sloan Research Fellowship. He is a fellow of IEEE and ACM.

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Calcul intensif: Parallélisme (informatique)

Concepts associés (32)

Parallel programming model

In computing, a parallel programming model is an abstraction of parallel computer architecture, with which it is convenient to express algorithms and their composition in programs. The value of a programming model can be judged on its generality: how well a range of different problems can be expressed for a variety of different architectures, and its performance: how efficiently the compiled programs can execute. The implementation of a parallel programming model can take the form of a library invoked from a sequential language, as an extension to an existing language, or as an entirely new language.

Parallélisme (informatique)

vignette|upright=1|Un des éléments de Blue Gene L cabinet, un des supercalculateurs massivement parallèles les plus rapides des années 2000. En informatique, le parallélisme consiste à mettre en œuvre des architectures d'électronique numérique permettant de traiter des informations de manière simultanée, ainsi que les algorithmes spécialisés pour celles-ci. Ces techniques ont pour but de réaliser le plus grand nombre d'opérations en un temps le plus petit possible.

Parallélisme de donnée

Le parallélisme par distribution de donnée ou parallélisme de donnée (data parallelism en anglais) est un paradigme de la programmation parallèle. Autrement dit, c'est une manière particulière d'écrire des programmes pour des machines parallèles. Les algorithmes des programmes qui entrent dans cette catégorie cherchent à distribuer les données au sein des processus et à y opérer les mêmes opérations à l'instar des SIMD. Le paradigme opposé est celui du parallélisme de tâche. Catégorie:Programmation concurr

Threads POSIX

Les threads POSIX, souvent appelés pthreads, sont un sous-standard de la norme POSIX décrivant une interface de programmation permettant de gérer des threads. Il s'agit du standard IEEE Std 1003.1c-1995 (POSIX.1c, Threads extensions). Cette interface est disponible sur la plupart des systèmes Unix modernes, par exemple Linux, les différentes variantes modernes de BSD, Mac OS X et Solaris. Elle n'est pas disponible nativement sous Microsoft Windows mais il existe plusieurs implémentations dont une de Microsoft.

Message Passing Interface

Message Passing Interface (MPI) est un outil pour le calcul scientifique à haute performance qui permet d'utiliser plusieurs ordinateurs. C'est une norme conçue en 1993-94 pour le passage de messages entre ordinateurs distants ou dans un ordinateur multiprocesseur. Elle est devenue de facto un standard de communication pour des nœuds exécutant des programmes parallèles sur des systèmes à mémoire distribuée. Elle définit une bibliothèque de fonctions, utilisable avec les langages C, C++ et Fortran.

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Séances de cours associées (53)

Principes du parallélisme

Couvre les bases du parallélisme, y compris des exemples physiques, le contexte historique, l'ère multicore, et des collections parallèles dans Scala.

Bases de la devises: Fil et synchronisation

Couvre les bases de la concurrence, se concentrant sur les threads et la synchronisation, y compris l'assemblage des threads et les défis de l'exécution non déterministe.

Passage à la programmation multithread : concepts clés

Couvre la transition de la programmation mono-thread à la programmation multithread, en se concentrant sur les modèles de mémoire et les problèmes de cohérence.

Moniteurs : Synchronisation et coopération

Explore les moniteurs comme une construction de synchronisation fournissant l'exclusion mutuelle et la coopération entre les threads, avec des exemples comme le tampon d'un seul endroit.

Acteurs: Evolution et mise en œuvre

Couvre l'évolution des acteurs, les défis des processeurs modernes, les risques de programmation parallèles et les outils de synchronisation de Scala.

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Concepts associés (32)

Parallel programming model

Parallélisme (informatique)

Parallélisme de donnée

Threads POSIX

Message Passing Interface

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