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Computing Parallel: Principes et OpenMP

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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 introduit les principes de l'informatique parallèle, soulignant l'importance du parallélisme dans l'obtention d'une performance plus élevée en raison des limitations des processeurs mono-cœur. Il couvre les bases d'OpenMP, une API de haut niveau pour la programmation à mémoire partagée, et fournit des exemples de code parallélisant à l'aide des directives OpenMP. La séance de cours traite des concepts de division du travail, de communication, de synchronisation et de modèles d'exécution dans la programmation parallèle. Il explore également les différents modèles de communication tels que la mémoire partagée, le passage de messages et le parallélisme des données. La présentation comprend des explications détaillées et des exemples de variables partagées par rapport aux variables privées, des techniques de synchronisation comme les sections critiques et les barrières, et l'utilisation d'OpenMP pour créer du code concurrent à partir du code série.

Enseignant·e

Babak Falsafi

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Yuanlong Li, Simla Burcu Harma, Shashwat Shrivastava, Alexandros Poupakis, Shanqing Lin, Ayan Chakraborty, Pooria Poorsarvi Tehrani, Ali Ansari A dirigé les thèses EPFL de Pejman Lotfi Kamran, Sotiria Fytraki, Dejan Novakovic, Stavros Volos, Djordje Jevdjic, Ilknur Cansu Kaynak, Yusuf Onur Koçberber, Javier Picorel Obando, Alexandros Daglis, Mario Paulo Drumond Lages De Oliveira, Arash Pourhabibi Zarandi, Mark Johnathon Sutherland, Siddharth Gupta, Ognjen Glamoc

Source officielle

Proximité ontologique

Génie informatique

Calcul intensif: Parallélisme (informatique)

Concepts associés (32)

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.

Synchronisation (multitâches)

En programmation concurrente, la synchronisation se réfère à deux concepts distincts mais liés : la synchronisation de processus et la synchronisation de données. La synchronisation de processus est un mécanisme qui vise à bloquer l'exécution de certains processus à des points précis de leur flux d'exécution, de manière que tous les processus se rejoignent à des étapes relais données, tel que prévu par le programmeur. La synchronisation de données, elle, est un mécanisme qui vise à conserver la cohérence des données telles que vues par différents processus, dans un environnement multitâche.

Embarrassingly parallel

In parallel computing, an embarrassingly parallel workload or problem (also called embarrassingly parallelizable, perfectly parallel, delightfully parallel or pleasingly parallel) is one where little or no effort is needed to separate the problem into a number of parallel tasks. This is often the case where there is little or no dependency or need for communication between those parallel tasks, or for results between them. Thus, these are different from distributed computing problems that need communication between tasks, especially communication of intermediate results.

Traitement massivement parallèle

En informatique, le traitement massivement parallèle (en anglais, massively parallel processing ou massively parallel computing) est l'utilisation d'un grand nombre de processeurs (ou d'ordinateurs distincts) pour effectuer un ensemble de calculs coordonnés en parallèle (c'est-à-dire simultanément). Différentes approches ont été utilisées pour implanter le traitement massivement parallèle. Dans cette approche, la puissance de calcul d'un grand nombre d'ordinateurs distribués est utilisée de façon opportuniste chaque fois qu'un ordinateur est disponible.

Microprocesseur multi-cœur

vignette|Un processeur quad-core AMD Opteron. vignette|L’Intel Core 2 Duo E6300 est un processeur double cœur. Un microprocesseur multi-cœur (multi-core en anglais) est un microprocesseur possédant plusieurs cœurs physiques fonctionnant simultanément. Il se distingue d'architectures plus anciennes (360/91) où un processeur unique commandait plusieurs circuits de calcul simultanés. Un cœur (en anglais, core) est un ensemble de circuits capables d’exécuter des programmes de façon autonome.

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Séances de cours associées (63)

Programmation parallèle I

Couvre les bases de la programmation parallèle, y compris la concurrence, les formes de parallélisme, la synchronisation et les modèles de programmation tels que PThreads et OpenMP.

Synchronisation

Couvre les principes de la synchronisation dans le calcul parallèle, en mettant l'accent sur la synchronisation de la mémoire partagée et différentes méthodes comme les verrous et les barrières.

Parallélisme : programmation et performance

Explore le parallélisme dans la programmation, en mettant l'accent sur les compromis entre la programmabilité et la performance, et introduit la programmation parallèle en mémoire partagée à l'aide d'OpenMP.

Synchronisation : Implémentation matérielle

Explore les méthodes de synchronisation matérielle, y compris les verrous, les barrières et les sections critiques en calcul parallèle.

Principes de l'informatique parallèle : OpenMP

Explore les principes de l'informatique parallèle, en se concentrant sur OpenMP en tant qu'outil pour créer du code concurrent à partir du code série.

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Concepts associés (32)

Parallélisme (informatique)

Synchronisation (multitâches)

Embarrassingly parallel

Traitement massivement parallèle

Microprocesseur multi-cœur

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