Outils mathématiques et numériques pour l'analyse numérique et la programmation des GPU

Code UE : CSC215-PAR01

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Alexis HERAULT

Public, conditions d’accès et prérequis

Ouvert à un large public : élèves possédant un niveau bac + 2 en mathématiques. Des connaissances en méthodes numériques et informatique (programmation C/C++) sont nécessaires.

Objectifs pédagogiques

L'utilisation de processeurs graphiques (GPU) pour le calcul scientifique et les sciences de l'ingénieur permet un gain considérable en temps de calcul par rapport à une solution CPU classique. Ceci se fait au prix d'une programmation assez spécifique qu'il faut bien maîtriser pour pouvoir tirer le meilleur profit de ces processeurs.

Ce cours propose une familiarisation avec les outils mathématiques et algorithmiques des sciences de l'ingénieur nécessaires pour le développement de codes de calcul sur GPU et plus particulièrement sur les processeurs NVidia à travers l'utilisation du langage Cuda.

Le Cnam à obtenu le label " Cuda Teaching Center "

Compétences visées

A l'issue de ce cours les élèves seront à même de réaliser, de manière autonome, les différentes étapes menant au développement d'un code de calcul GPU; de l'algorithme à l'optimisation du code.

  • Présentation des GPU, modèle hardware et software
  • Les GPU NVidia et programmation avec Cuda
  • Développement de codes calcul avec Cuda: application aux sciences de l'ingénieur
    • calcul vectoriel
    • calcul matriciel (transposition, multiplication)
    • résolution de systèmes linéaires
    • traitement d’image
    • équation de la chaleur en 2D
 
Organisation de la formation
  • Les supports de cours et ED seront mis à disposition sur Moodle
  • L'accès à un serveur permettant d'éditer, compiler et exécuter du code sera mis à disposition
  • Cours en ligne (visioconférence) le jeudi de 17h30 à 21h30

Contrôle continu et projet.

  • NVidia : CUDA C Programming Guide
  • Nicholas Wilt (à paraître en juin 2013) : The CUDA Handbook: A Comprehensive Guide to GPU Programming
  • Jason Sanders & : Cuda par l'exemple

Contact

EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
Voir le site

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

  • Centre Cnam Paris
    • 2023-2024 2nd semestre : FOAD 100%
    Comment est organisée cette formation ?

    Organisation de la modalité FOAD 100%

    Planning

    2ème semestre

    • Date de démarrage : 05/02/2024
    • Date limite d'inscription : 15/03/2024
    • Date de 1ère session d'examen : 10/06/2024
    • Date de 2ème session d'examen : 09/09/2024

    Précision sur la modalité pédagogique

    • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

    Organisation du déploiement de l'unité

    • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

    Modes d'animation de la formation

    • Organisation d'une séance de démarrage
    • Evaluation de la satisfaction
    • Hot line technique

    Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

      Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)

      • Examens présentiels dans un centre habilité
      • Examens en ligne
      • Contrôle continu (travaux à rendre)
      :