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formation:cbp20190606gpu [2019/06/04 14:46] – [Exploitation en Deep Learning avec TensorFlow] equemeneformation:cbp20190606gpu [2019/06/11 08:37] (Version actuelle) – [Conclusion] equemene
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 ====== CBP 2019 : le GPU par la pratique ====== ====== CBP 2019 : le GPU par la pratique ======
  
-Cette session pratique accompagne le cours du 6 juin au matin réalisé par Emmanuel Quémener.+Cette session pratique accompagne le [[http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/documents/PresentationGPU_190606_EQ.pdf|cours]] du 6 juin au matin réalisé par Emmanuel Quémener.
  
 +===== Déroulement de la journée =====
 +
 +  * 08h30-09h00 Accueil devant la salle M7-1H104
 +
 +  * 09h00-10h30 Cours d'introduction aux GPU
 +  * 10h30-10h45 Pause
 +  * 10h45-12h30 TP première partie
 + 
 +  * 12h30-13h30 Repas salle 116
 +
 +  * 13h30-15h15 TP seconde partie
 +  * 15h30-15h45 Pause
 +  * 15h45-17h30 TP troisième partie 
 ===== CQQCOQP : Comment ? Qui ? Quand ? Combien ? Où ? Quoi ? Pourquoi ? ===== ===== CQQCOQP : Comment ? Qui ? Quand ? Combien ? Où ? Quoi ? Pourquoi ? =====
  
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   * **p100alpha**, **p100beta** : stations virtuelles disposant d'une Nvidia Tesla P100   * **p100alpha**, **p100beta** : stations virtuelles disposant d'une Nvidia Tesla P100
   * **k40m** : station virtuelle disposant d'une Nvidia Tesla K40m   * **k40m** : station virtuelle disposant d'une Nvidia Tesla K40m
 +  * **r740gpu1** : station disposant de 2 Tesla P100 (appartenant au PSMN)
  
 Jetez un coup d'oeil sur [[http://styx.cbp.ens-lyon.fr/ganglia/?r=hour&cs=&ce=&m=load_one&s=by+name&c=Workstations|Monitoring des stations de travail]] avant de lancer vos tâches ! De grosses requêtes concurrentielles peuvent entraîner des DoS ! Jetez un coup d'oeil sur [[http://styx.cbp.ens-lyon.fr/ganglia/?r=hour&cs=&ce=&m=load_one&s=by+name&c=Workstations|Monitoring des stations de travail]] avant de lancer vos tâches ! De grosses requêtes concurrentielles peuvent entraîner des DoS !
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 Comme nous l'avons vu dans l'introduction sur le GPU, leur programmation peut-être réalisée par différentes voies. La première, pour les périphériques Nvidia, est d'utiliser l'environnement CUDA. Le problème sera qu'il est impossible de réexploiter votre programme sur une autre plate-forme (un CPU) ou la comparer avec d'autres GPU. [[https://www.khronos.org/opencl/|OpenCL]] reste une approche beaucoup plus polyvalente ! Comme nous l'avons vu dans l'introduction sur le GPU, leur programmation peut-être réalisée par différentes voies. La première, pour les périphériques Nvidia, est d'utiliser l'environnement CUDA. Le problème sera qu'il est impossible de réexploiter votre programme sur une autre plate-forme (un CPU) ou la comparer avec d'autres GPU. [[https://www.khronos.org/opencl/|OpenCL]] reste une approche beaucoup plus polyvalente !
  
-Sur les stations du CBP, la majorité des implémentations de OpenCL sont disponibles, autant sur CBP que sur GPU.+Sur les stations du CBP, la majorité des implémentations de OpenCL sont disponibles, autant sur CPU que sur GPU.
  
 La commande ''clinfo'' récupère des informations liées à tous les périphériques OpenCL disponibles.  La commande ''clinfo'' récupère des informations liées à tous les périphériques OpenCL disponibles. 
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 TIME Page size (bytes): 4096 TIME Page size (bytes): 4096
 TIME Exit status: 0 TIME Exit status: 0
 +</code>
  
 <note warning>Exercice #26 : appliquez les commandes ci-dessus <note warning>Exercice #26 : appliquez les commandes ci-dessus
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 </note> </note>
  
-En cas de difficultés, appliquez la [[formation:insa2018gpu:insa2018gromacs4stretch|recette de Gromacs pour Debian Stretch]] ;-)+En cas de difficultés, appliquez la [[formation:cbp20190606gpu:gromacs4stretch|recette de Gromacs pour Debian Stretch]] ;-)
  
 <note warning>Exercice #28 : Exécutez l'exemple ''1536''  <note warning>Exercice #28 : Exécutez l'exemple ''1536'' 
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 </note> </note>
  
-En cas de difficultés, appliquez la [[formation:insa2018gpu:insa2018pkdgrav4stretch|recette d'un PKDGRAV3 pour Debian Stretch]] ;-)+En cas de difficultés, appliquez la [[formation:cbp20190606gpu:pkdgrav4stretch|recette d'un PKDGRAV3 pour Debian Stretch]] ;-)
  
 ===== Conclusion ===== ===== Conclusion =====
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 L'exploitation de "codes métier" vous aura aussi permis d'entrevoir la difficulté d'intégrer et d'exécuter des programmes dans des environnements pourtant bien homogènes : toutes les stations exploitées ont exactement le même système d'exploitation, [[developpement:productions:SIDUS|SIDUS]]. Les "astuces" permettant de simplement pouvoir exécuter les programmes illustraient aussi que, sans expérience, difficile de s'en sortir. L'exploitation de "codes métier" vous aura aussi permis d'entrevoir la difficulté d'intégrer et d'exécuter des programmes dans des environnements pourtant bien homogènes : toutes les stations exploitées ont exactement le même système d'exploitation, [[developpement:productions:SIDUS|SIDUS]]. Les "astuces" permettant de simplement pouvoir exécuter les programmes illustraient aussi que, sans expérience, difficile de s'en sortir.
  
- --- //[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] CC BY-NC-SA 2018/11/26 15:37//+ --- //[[emmanuel.quemener@ens-lyon.fr|Emmanuel Quemener]] CC BY-NC-SA 2019-06-11//
formation/cbp20190606gpu.1559659596.txt.gz · Dernière modification : (modification externe)