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Meluxina : Introduction à la programmation OpenACC

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mar. 19 Sep.

11h00-16h45

Le Luxembourg SuperComputing Competence Center organise une introduction en ligne à la programmation GPU avec un cours de programmation OpenACC pendant une demi-journée. La première partie sera consacrée à la théorie et la seconde se concentrera sur les défis pratiques sur les accélérateurs GPU du supercalculateur MeluXina.
Pour qui?
Les utilisateurs actuels ou potentiels de grands clusters hybrides CPU/GPU et de superordinateurs, susceptibles de développer ou d'accélérer leurs applications de calcul scientifique à l'aide des GPU Nvidia, sont encouragés à participer !
Qu’allez-vous apprendre et comment ?
Les participants à ce cours apprendront la programmation GPU à l'aide du modèle de programmation OpenACC, comme les constructions de calcul, les constructions de boucles et les clauses de données. De plus, comprendre l'architecture GPU et comment les blocs de threads parallèles sont créés et utilisés pour paralléliser la tâche de calcul. De plus, le GPU est un accélérateur ; par conséquent, il doit y avoir une bonne compréhension de la gestion de la mémoire entre le GPU et le CPU, qui sera également discutée en détail. Enfin, les participants apprendront également à utiliser le modèle de programmation OpenACC pour accélérer l'algèbre linéaire (routines) et les solveurs itératifs sur le GPU. Les participants apprendront d'abord les théories et mettront en œuvre le modèle de programmation OpenACC avec les conseils des mentors plus tard dans la partie didacticiel pratique.
Résultats d'apprentissage
Après ce cours, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture GPU (et aussi la différence entre GPU et CPU)

Architecture de diffusion en continu
Blocs de discussions
Implémenter le modèle de programmation OpenACC

Constructions de calcul
Constructions de boucles
Clauses relatives aux données
Gestion efficace de la gestion de la mémoire

Hôte vers appareil
Mémoire unifiée
Appliquez les connaissances en programmation OpenACC pour accélérer la science et l'ingénierie :

Solveurs itératifs issus des sciences et de l'ingénierie
Multiplication de vecteurs, addition de vecteurs, etc.
Conditions préalables
La priorité sera donnée aux utilisateurs ayant une bonne expérience avec C/C++ et/ou FORTRAN. Aucune connaissance en programmation GPU n'est requise ; cependant, connaître le modèle de programmation OpenMP est avantageux.