Calcul Parallèle et Distribué (CPD)
Addison-Wesley
1/2
100%
Rendu du PDF...
Calcul Parallèle et Distribué (CPD)
Informatique, Data Science · course
Voir tous les documents en intelligence artificielle et données
Fiche de révisionFiche de cours
Rédigée à partir de ce document, puis vérifiée avant publication.
Ce cours sur le calcul parallèle et distribué (CPD) vise à introduire les concepts fondamentaux de la programmation parallèle, les architectures parallèles, ainsi que les techniques de parallélisation automatique. Les étudiants apprendront à concevoir des algorithmes parallèles efficaces et à utiliser divers outils et environnements de programmation. Ce module est destiné aux étudiants de première année de mastère en informatique et data science, et il combine des cours en présentiel et à distance.
Le calcul parallèle, également connu sous le nom de calcul de haute performance (CHP), est devenu essentiel dans le domaine de la recherche et de l'industrie. Il permet de traiter des applications scientifiques nécessitant une puissance de calcul importante. Ce module commence par une introduction générale au parallélisme, soulignant son importance croissante dans le monde moderne.
Le parallélisme permet d'exécuter plusieurs calculs simultanément, ce qui améliore considérablement la performance des applications. Les systèmes parallèles sont conçus pour répondre aux exigences croissantes en matière de traitement de données et d'exécution d'algorithmes complexes.
Les architectures parallèles sont des systèmes matériels conçus pour exécuter des tâches en parallèle. Ce module analyse les différentes architectures disponibles, en mettant l'accent sur leurs performances et leur utilisation dans des applications spécifiques.
Un exemple d'architecture parallèle est le cluster de calcul, qui regroupe plusieurs ordinateurs interconnectés pour travailler ensemble sur des tâches complexes. Chaque nœud du cluster peut exécuter des parties différentes d'un programme, ce qui permet d'accélérer le traitement global.
La programmation parallèle implique l'écriture de programmes capables d'exécuter des tâches simultanément. Ce module se concentre sur les fondements de la programmation parallèle, y compris les techniques et les langages utilisés.
Les concepts clés de la programmation parallèle incluent la détection du parallélisme dans les programmes séquentiels, la conception d'algorithmes parallèles et l'utilisation de langages de programmation adaptés.
Les langages de programmation tels qu'OpenMP et MPI sont couramment utilisés pour développer des applications parallèles. OpenMP est une API qui permet la programmation parallèle sur des architectures partagées, tandis que MPI est utilisée pour la communication entre processus sur des architectures distribuées.
#include <omp.h>
#include <stdio.h>
int main() {
int i;
#pragma omp parallel for
for (i = 0; i < 10; i++) {
printf("Thread %d: %d\n", omp_get_thread_num(), i);
}
return 0;
}
Dans cet exemple, la directive #pragma omp parallel for permet d'exécuter la boucle for en parallèle, chaque itération étant traitée par un thread différent.
La parallélisation automatique consiste à transformer des programmes séquentiels en programmes parallèles sans intervention manuelle. Cela est particulièrement utile pour les programmes polyédriques, qui sont structurés en nids de boucles.
Un programme séquentiel qui calcule la somme des éléments d'un tableau peut être parallélisé en divisant le tableau en segments, chaque segment étant traité par un thread distinct. Cela réduit le temps de calcul global.
Les outils de programmation tels qu'OpenMP et MPI facilitent la création d'applications parallèles. OpenMP est idéal pour les systèmes à mémoire partagée, tandis que MPI est utilisé pour les systèmes distribués.
Le calcul parallèle est une méthode qui permet d'exécuter plusieurs calculs simultanément, améliorant ainsi la performance des applications, en particulier dans le domaine de la recherche et de l'industrie.
Les principaux types d'architectures parallèles incluent SIMD, MIMD et SPMD, chacune ayant ses propres caractéristiques et applications dans le traitement parallèle.
La programmation parallèle implique l'écriture de programmes qui peuvent exécuter des tâches simultanément, en utilisant des langages et des outils spécifiques comme OpenMP et MPI.
La parallélisation automatique est le processus de transformation de programmes séquentiels en programmes parallèles sans intervention manuelle, souvent utilisé pour les programmes polyédriques.
Les outils couramment utilisés pour la programmation parallèle incluent OpenMP pour les systèmes à mémoire partagée et MPI pour les systèmes distribués, facilitant ainsi le développement d'applications parallèles.