Calcul Parall le et Distribu (CPD)
Enseignant Responsable : Yosr SLAMA
Niveau d'enseignement vis : 1 re ann e de mast re BADs
Discipline : Informatique Data Science
Dur e de la formation : 21H de cours int gr pendant le semestre 1 de lann e universitaire 2019-2020
Modalit denseignement : hybride (3H en pr sentiel et 18H distance)
Pr -r quis : connaissances basiques en algorithmique et programmation et en architecture des
ordinateurs
Ressources utiliser : Supports de cours, pages et sites web, documents pdf, etc.
Coordonn es et disponibilit : Yosr SLAMA. Email : [email protected]. Disponible sur rdv par
email ou message sur la plateforme denseignement distance.
R sum du cours :
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Le calcul dit de haute performance (CHP) ou intensif (CI) simpose de plus en plus de nos
jours dans le monde de la recherche et de lindustrie. Ses pr misses ont t lorigine de la
naissance des machins parall les afin de r pondre aux demandes sans cesse croissantes des
grandes applications scientifiques en puissance de calcul.
Ce module se propose de pr senter, en premier lieu, une description succincte des
principaux syst mes mat riels actuels, et ce, travers une analyse de leurs architectures et
de leurs performances. Suit alors l' tude approfondie du calcul parall le des points de vue
algorithmique et programmation. On focalisera en particulier sur les principales techniques
et paradigmes pour (i) la conception et lanalyse d'algorithmes parall les efficaces, et (ii) la
parall lisation automatique de certains programmes dits poly driques (i.e. structur s en nids de
boucles).
Objectifs g n raux :
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" Motivation et sensibilisation l'importance du parall lisme
" Etude des architectures parall les
" Familiarisation avec les fondements de base de la programmation parall le
" D tection du parall lisme dans les programmes s quentiels
" Conception des algorithmes parall les
" Etude de langages et environnements parall les
Plan sommaire :
1. Introduction g n rale au calcul parall le ou parall lisme
2. Architectures parall les
3. Fondements de base de de la programmation parall le
4. Parall lisme de t ches et ordonnancements parall les dans un environnement
homog ne
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5. Ordonnancements parall les dans un environnement h t rog ne
6. Parall lisation automatique des programmes poly driques (nids de boucles)
7. Outils et environnements de programmation (OpenMP, MPI, etc.)
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8.
R f rences bibliographiques :
[1] J. M. Bahi, S. Contassor-Vivier & R. Couturier, Parallel Iterative Algorithms, Chapman &
Hall/CRC Press, 2008.
[2] T.H. Cormen & al, Introduction l'Algorithmique, Dunod, 2010.
[3] M.Cosnard & D. Trystram, Algorithmes et Architectures Parall les, InterEditions, 1993.
[4] A. Darte, Y. Robert & F. Vivien, Scheduling and Automatic Parallelization, Birkhauser, 2000.
[5] H. El-Rewini & M. Abd-El-Barr, Advanced Computer Architecture and Parallel Processing,
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Wiley, 2005.
[6] M. Gengler, S. Ubeda & F. Desprez, Initiation au Parall lisme - Concepts, Architectures et
Algorithmique, Masson, 1996.
[8] A.L. Lastovetsky, Parallel Computing on Heterogeneous Networks, Wiley, 2003
[9] A. Legrand & Y. Robert, Algorithmique Parall le, Dunod, 2003.
http://graal.ens-lyon.fr/~yrobert/index.html#70
[10] F. Magoul s, J. Pan, K.A. Tan & A. Kumar, Introduction to Grid Computing, CRC Press, 2009.
[11] M. Wolfe, High Performance Compilers for Parallel Computing, Addison-Wesley, 1996.
[13] http://www.top500.org
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