GPU : Multithreading et architecture

Cette séance de cours couvre l'architecture des GPU, en se concentrant sur les concepts de multithreading. Il explique le modèle de programmation SIMT, la microarchitecture GPU et le raisonnement derrière l'ordonnancement des appels CUDA. La séance de cours se penche sur les modèles d'exécution, les systèmes de mémoire et le rôle des GPU dans l'apprentissage automatique. Il discute des limitations des GPU pour les tâches ML et introduit les cœurs tenseurs en tant que solution. L’avenir du ML dans les GPU est exploré, mettant en évidence les capacités de formation de pointe et le passage à des plates-formes alternatives pour l’inférence.