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Formation C++, programmer avec CUDA sous Visual Studio
utiliser le GPU pour améliorer les performances

3,8 / 5
Stage pratique
Durée : 2 jours
Réf : CDU
Prix  2020 : 1390 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

Cette formation vous propose de découvrir, d'évaluer et de manipuler le SDK CUDA de la société NVIDIA, leader en matière d'utilisation du GPU, pour améliorer les performances du parallélisme de données. Vous acquerrez toutes les connaissances nécessaires à la mise en œuvre de CUDA.

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre l'intérêt de l'utilisation du GPU en tant que ressource de calcul indépendante
  • Utiliser le GPU avec CUDA dans l'environnement de Visual Studio
  • Assurer le lien entre les threads du C++11 et l'utilisation du GPU
  • Vérifier l'intérêt dans le cadre d'un projet complet

Travaux pratiques

Développement d'une application de test, évaluation des différentes solutions proposées et comparaison avec des traitements équivalents sur le CPU.

Méthodes pédagogiques

Exposés théoriques suivis de relecture de code puis de mise en œuvre sur une application de test.
PROGRAMME DE FORMATION

Introduction

  • Présentation de l'utilisation du GPU comparée au CPU.
  • Le SDK CUDA de la société NVIDIA.
  • Les alternatives et compléments à CUDA.

Démonstration
Présentation de l'application de test et évaluation des résultats sur le CPU.

Installation de CUDA

  • Installation du driver spécifique et du SDK de CUDA.
  • Installation de NSIGHT, l'environnement spécifique de CUDA sous Visual Studio.
  • Exploration des exemples d'application.
  • Récupération des capacités des cartes graphiques installées.

Travaux pratiques
Installation de CUDA, création d'un projet et validation de l'installation.

La mise en œuvre de base

  • Les fondamentaux de l'exécution d'une fonction kernel.
  • La création d'une fonction kernel.
  • L'appel d'une fonction kernel.
  • Les transferts de mémoire entre le host et le GPU.
  • L'exécution asynchrone d'une séquence de code GPU.
  • Le débogage du code exécuté sur le GPU.

Travaux pratiques
Ajout d'une séquence de code à exécuter sur le GPU à l'application de test, comparaison des résultats avec l'existant en C++11. Utilisation du débogueur de NSIGHT.

L'utilisation des différentes options de mémoire de CUDA

  • La mémoire partagée à l'intérieur d'un bloc de threads, les différentes options.
  • L'optimisation entre la mémoire consacrée aux données et la taille du code à exécuter.
  • Les allocations mappées entre la mémoire du host et la mémoire de la carte graphique.
  • L'utilisation de la mémoire portable entre le host et plusieurs cartes graphiques.

Travaux pratiques
Manipulation des différentes options dans l'application de test. Recherche de la meilleure solution selon un cas étudié.

Les autres utilisations de CUDA

  • L'utilisation des Streams, exécution en parallèle sur différentes cartes graphiques.
  • L'utilisation de CUDA en C++ avec Thrust.
  • Les alternatives ou compléments à CUDA comme le C++ AMP, OpenCL, OpenAPP.

Etude de cas
Exploration des solutions complémentaires et alternatives, comparaison à l'aide de l'application de test.

Conclusion

  • Le champ d'application de l'utilisation du GPU comme alternative au CPU.
  • Les bonnes pratiques.
Participants / Prérequis

» Participants

Concepteurs et développeurs d'applications en C/C++, architectes logiciels.

» Prérequis

Bonnes connaissances du langage C/C++ et des threads, expérience requise. Connaissances de base du C++11.
Intra / sur-mesure

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

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* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Fabrice D. 24/10/2019
3 / 5
Manques de rigueur à mon goût dans l'organisation de la formation. En revanche l'interactivité a permis d'aborder/introduire différents sujets intéressants.

Julien M. 24/10/2019
3 / 5
Le cours donne une première approche intéressante. Beaucoup de concepts mais un manque de structure qui peut déconcerter

JEREMIE E. 24/10/2019
4 / 5
Echanges interessants, formateur investi et disponible. Sujet bien vaste à traiter en 2 jours cependant.

Théo B. 24/10/2019
4 / 5
Formateur compétent et agréable Pédagogie ++ Contextualisation/adaptation aux attentes/problématiques de chacun ++

Pascal H. 24/10/2019
4 / 5
Le stage est très bien pour une première initiation à la programmation GPU. J'aurai aimé approfondir certains des aspects par des exercices un peu plus évolués. Mai bon... on n'a que 2 jours.

FOLL L. 24/10/2019
4 / 5
La formation donne une initiation sur le sujet. Malheureusement en 2 jours on n'a pas suffisamment abordé la pratique. J'aurais aimé un jour de plus pour faire un vrai TP montrant l'intérêt de CUDA.

Tommy S. 24/10/2019
5 / 5
Formation de qualité et formateur très compétent et à l'écoute
Avis client 3,8 / 5

Les avis client sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.

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Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.
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