Fondamentaux de la Programmation Parallèle avec CUDA, OpenMP et MPI

Alors que les volumes de données et les exigences de calcul augmentent, la programmation séquentielle standard ne suffit plus à maximiser le matériel moderne. Comprendre comment exploiter les processeurs multi-cœurs et les cartes graphiques est essentiel pour construire des applications très performantes. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'informatique parallèle, vous faisant passer de l'écriture de programmes mono-threadés au développement de systèmes multi-threadés et distribués optimisés. Vous apprendrez à diviser les tâches efficacement et à exploiter la puissance des CPU et des GPU. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux des architectures parallèles, de la mémoire partagée et des systèmes à mémoire distribuée. - Écrire des applications CPU multi-threadées à l'aide des directives de compilateur OpenMP pour une parallélisation rapide. - Développer des programmes à mémoire distribuée avec MPI pour permettre la communication entre plusieurs nœuds de calcul. - Programmer des processeurs graphiques avec CUDA pour accélérer les algorithmes gourmands en données. - Analyser et optimiser le code parallèle pour identifier les goulots d'étranglement et maximiser l'utilisation du matériel. - Appliquer les politiques d'exécution C++ modernes et les concepts de programmation hybride pour un code plus propre et pérenne. Le cours commence par la terminologie essentielle et les fondements théoriques des architectures parallèles. Vous progresserez ensuite à travers des modules structurés et textuels couvrant OpenMP, MPI et CUDA, soutenus par des explications conceptuelles et des démonstrations de code claires, étape par étape. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les étudiants et les passionnés de technologie qui débutent en programmation parallèle. Une compréhension de base de la programmation C ou C++ est recommandée, mais aucune expérience préalable en informatique haute performance n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer tout le potentiel de traitement du matériel moderne.