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Séance de cours

GPU : Architecture et programmation

Dans cours

CS-307: Introduction to multiprocessor architecture

Multiprocessors are a core component in all types of computing infrastructure, from phones to datacenters. This course will build on the prerequisites of processor design and concurrency to introduce the essential technologies required to combine multiple ...

Description

Cette séance de cours couvre l'architecture et la programmation des GPU, en se concentrant sur leur matériel massivement fileté et le modèle de programmation CUDA. Les sujets abordés incluent les stratégies multithreading, SIMD vs. processeurs vectoriels, des exemples de traitement d'image, l'historique des GPU et l'importance des GPU dans l'informatique moderne. L'instructeur met l'accent sur la nécessité d'un démarrage précoce et de l'exactitude dans la programmation GPU, avec des suggestions pour optimiser les performances.

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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)

General-purpose processing on graphics processing units

GPGPU est l'abréviation de general-purpose computing on graphics processing units, c'est-à-dire calcul générique sur processeur graphique. L'objectif de tels calculs est de bénéficier de la capacité de traitement parallèle des processeurs graphiques. Avant l'arrivée des GPGPU, le CPU, processeur central de l'ordinateur, traitait la plupart des opérations lourdes en calcul comme les simulations physiques, le rendu hors-ligne pour les films, les calculs de risques pour les institutions financières, la prévision météorologique, l'encodage de fichier vidéo et son Intel avec ses 80 % de parts de marché sur les CPU dominait donc très largement tous les besoins en calcul et pouvait en extraire de substantielles marges.

Processeur vectoriel

vignette|Processeur vectoriel d'un supercalculateur Cray-1. Un processeur vectoriel est un processeur possédant diverses fonctionnalités architecturales lui permettant d'améliorer l’exécution de programmes utilisant massivement des tableaux, des matrices, et qui permet de profiter du parallélisme inhérent à l'usage de ces derniers. Développé pour des applications scientifiques et exploité par les machines Cray et les supercalculateurs qui lui feront suite, ce type d'architecture a rapidement montré ses avantages pour des applications grand public (on peut citer la manipulation d'images).

Thread (informatique)

thumb|Un processus avec deux threads. Un thread ou fil (traduction normalisés par ISO/CEI 2382-7:2000 (autres appellations connues : processus léger, fil d'exécution, fil d'instruction, processus allégé, exétron, tâche, voire unité d'exécution ou unité de traitement) est similaire à un processus car tous deux représentent l'exécution d'un ensemble d'instructions du langage machine d'un processeur. Du point de vue de l'utilisateur, ces exécutions semblent se dérouler en parallèle.

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.

Processeur graphique

Un processeur graphique, ou GPU (de l'anglais Graphics Processing Unit), également appelé coprocesseur graphique sur certains systèmes, est une unité de calcul assurant les fonctions de calcul d'image. Il peut être présent sous forme de circuit intégré (ou puce) indépendant, soit sur une carte graphique ou sur la carte mère, ou encore intégré au même circuit intégré que le microprocesseur général (on parle d'un SoC lorsqu'il comporte toutes les puces spécialisées).

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Séances de cours associées (34)

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.

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.

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.

Architecture OS centrée sur l'accélérateur

Par l'instructeur Mark Silberstein explore l'architecture OS centrée sur l'accélérateur et le rôle des processeurs dans les ordinateurs modernes.

GPU : Architecture et programmation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'architecture GPU, le multithreading, les processeurs SIMD et la programmation CUDA pour l'informatique parallèle.

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Processeur vectoriel

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Parallélisme (informatique)

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