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Formation C & C++, programmer ses applications en Multicore (3 jours)

Formation C & C++, programmer ses applications en Multicore (3 jours) Image

Accessible aux personnes en situation de handicap

Vous découvrirez les architectures Multicore et leur programmation, les techniques de mise en œuvre d’une approche multithread ou multiprocessus et les langages dédiés à la programmation parallèle. Vous étudierez également les contraintes en matière de synchronisation d’accès aux données et les précautions à prendre.

Objectifs pédagogiques

  • Maîtriser les enjeux de la programmation Multicore
  • Concevoir et développer des applications à base de threads et de processus
  • Maîtriser les modèles de programmation parallèle et les librairies disponibles
  • Déboguer et profiler des applications Multicore

Travaux pratiques

Les travaux pratiques seront réalisés en C/C++ sous Visual Studio en environnement Windows.
PROGRAMME DE FORMATION

Introduction

  • Enjeux de la programmation Multicore.
  • Tableau des technologies utilisables : processus, thread et parallélisme.
  • Description du fonctionnement d’un processeur.
  • Architecture en “Hyperthreading”.
  • Architectures des processeurs INTEL et AMD.
  • Architectures NVidia et API.
  • Architecture en mémoire partagée vs mémoire distribuée.

Modélisation des applications

  • Importance des aspects modélisation.
  • Patterns de mise en parallèle des traitements.
  • Utilisation des mécanismes asynchrones.
  • Développer une nouvelle application : précautions et modélisation. Eviter les “singletons”.
  • Modifier une application existante en Multicore.
  • Choix d’architecture : un compromis synchronisation et performance. Choix multiprocessus/multithreads.

Threads

  • Apport des threads dans une application industrielle.
  • Ordonnancement des threads.
  • Gestion des stacks et “call stack” dans les threads.
  • Débogueurs multithreads.
  • Gestion des objets de synchronisation : sections critiques, Mutex et Sémaphores.
  • Développer “thread safe”.
  • API de threads TBB, Clik++, C++11, boost threads, pthreads.

Travaux pratiques
Threads et synchronisation en C/C++.

Processus

  • Espaces d’adressage des processus, organisation.
  • Critères de choix d’une approche multiprocessus.
  • Techniques de communication interprocessus (IPC).
  • Outils de debugging multiprocessus.
  • Avantage et inconvénients des techniques multiprocessus.

Travaux pratiques
Gestion de traitements asynchrones avec l’API C/C++.

La programmation parallèle

  • Apport et objectifs de la programmation parallèle.
  • La librairie “OpenMP” C++ (programmation mémoire partagée).
  • La librairie “OpenMPI” (programmation mémoire distribuée).
  • Utiliser les GPU des cartes graphiques pour le calcul.
  • Kits de NVidia (CUDA) et ATI.
  • La librairie “OpenAcc” pour la programmation GPU.
  • La librairie “OpenCL” pour la programmation parallèle CPU et GPU.

Travaux pratiques
Paralléliser des algorithmes avec “OpenMP” en C++. Utilisation de l’API OpenCL.

Synthèse et conclusion

  • Conclusion des techniques étudiées.
  • Avenir du C++ avec le multicore.

Formation C & C++, programmer ses applications en Multicore (3 jours)

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Accessible aux personnes en situation de handicap

Vous découvrirez les architectures Multicore et leur programmation, les techniques de mise en œuvre d’une approche multithread ou multiprocessus et les langages dédiés à la programmation parallèle. Vous étudierez également les contraintes en matière de synchronisation d’accès aux données et les précautions à prendre.

Objectifs pédagogiques

  • Maîtriser les enjeux de la programmation Multicore
  • Concevoir et développer des applications à base de threads et de processus
  • Maîtriser les modèles de programmation parallèle et les librairies disponibles
  • Déboguer et profiler des applications Multicore

Travaux pratiques

Les travaux pratiques seront réalisés en C/C++ sous Visual Studio en environnement Windows.
PROGRAMME DE FORMATION

Introduction

  • Enjeux de la programmation Multicore.
  • Tableau des technologies utilisables : processus, thread et parallélisme.
  • Description du fonctionnement d’un processeur.
  • Architecture en “Hyperthreading”.
  • Architectures des processeurs INTEL et AMD.
  • Architectures NVidia et API.
  • Architecture en mémoire partagée vs mémoire distribuée.

Modélisation des applications

  • Importance des aspects modélisation.
  • Patterns de mise en parallèle des traitements.
  • Utilisation des mécanismes asynchrones.
  • Développer une nouvelle application : précautions et modélisation. Eviter les “singletons”.
  • Modifier une application existante en Multicore.
  • Choix d’architecture : un compromis synchronisation et performance. Choix multiprocessus/multithreads.

Threads

  • Apport des threads dans une application industrielle.
  • Ordonnancement des threads.
  • Gestion des stacks et “call stack” dans les threads.
  • Débogueurs multithreads.
  • Gestion des objets de synchronisation : sections critiques, Mutex et Sémaphores.
  • Développer “thread safe”.
  • API de threads TBB, Clik++, C++11, boost threads, pthreads.

Travaux pratiques
Threads et synchronisation en C/C++.

Processus

  • Espaces d’adressage des processus, organisation.
  • Critères de choix d’une approche multiprocessus.
  • Techniques de communication interprocessus (IPC).
  • Outils de debugging multiprocessus.
  • Avantage et inconvénients des techniques multiprocessus.

Travaux pratiques
Gestion de traitements asynchrones avec l’API C/C++.

La programmation parallèle

  • Apport et objectifs de la programmation parallèle.
  • La librairie “OpenMP” C++ (programmation mémoire partagée).
  • La librairie “OpenMPI” (programmation mémoire distribuée).
  • Utiliser les GPU des cartes graphiques pour le calcul.
  • Kits de NVidia (CUDA) et ATI.
  • La librairie “OpenAcc” pour la programmation GPU.
  • La librairie “OpenCL” pour la programmation parallèle CPU et GPU.

Travaux pratiques
Paralléliser des algorithmes avec “OpenMP” en C++. Utilisation de l’API OpenCL.

Synthèse et conclusion

  • Conclusion des techniques étudiées.
  • Avenir du C++ avec le multicore.