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formation:insa2020gpu [2020/12/05 22:25] – equemeneformation:insa2020gpu [2020/12/07 10:05] (Version actuelle) – [Déroulement de la session] equemene
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   * Exploration de "codes métier" : [[https://www.tensorflow.org/|TensorFlow]], [[https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cbrt/|GENESIS]] et [[http://www.gromacs.org/|Gromacs]]   * Exploration de "codes métier" : [[https://www.tensorflow.org/|TensorFlow]], [[https://www.r-ccs.riken.jp/labs/cbrt/|GENESIS]] et [[http://www.gromacs.org/|Gromacs]]
  
 +De manière à disposer d'une trace de votre travail et de pouvoir l'évaluer, il est demandé de rédiger un compte-rendu sur la base des questions posées. N'hésitez pas à faire des copies d'écran et à les intégrer dans votre rapport. Le rapport devra être rendu le vendredi suivant la seconde séance de travaux pratiques.
 ===== Démarrage de la session ===== ===== Démarrage de la session =====
    
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   * ''Pi'' : implémentation multiples d'un [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo|Pi Monte Carlo]]   * ''Pi'' : implémentation multiples d'un [[https://fr.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo|Pi Monte Carlo]]
   * ''Splutter'' : un modèle de ''postillonneur mémoire'', très utile pour évaluer les //fonctions atomiques//   * ''Splutter'' : un modèle de ''postillonneur mémoire'', très utile pour évaluer les //fonctions atomiques//
 +  * ''TrouNoir'' : un exemple de portage de code de 1994, porté en C en 1997 puis en Python/OpenCL et Python/CUDA en 2019
  
 De tous ces programmes, seuls ceux présents dans ''BLAS'', ''NBody'' et ''Pi'' seront exploités dans le cadre de ces travaux pratiques. De tous ces programmes, seuls ceux présents dans ''BLAS'', ''NBody'' et ''Pi'' seront exploités dans le cadre de ces travaux pratiques.
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 Nous avons alors 12 exécutables de la forme ''xGEMM_SP_<version>'' ou ''xGEMM_DP_<version>'' :   Nous avons alors 12 exécutables de la forme ''xGEMM_SP_<version>'' ou ''xGEMM_DP_<version>'' :  
-  * ''fblas'' utilisant la librairie ATLAS, pour CPU 
   * ''openblas'' utilisant la librairie OpenBLAS, pour CPU   * ''openblas'' utilisant la librairie OpenBLAS, pour CPU
   * ''gsl'' utilisant la librairie GSL (pour //GNU Scientific Librairies//)   * ''gsl'' utilisant la librairie GSL (pour //GNU Scientific Librairies//)
 +  * ''fblas'' utilisant la librairie OpenBLAS mais pour des appels fortran, pour CPU
   * ''cublas'' utilisant la librairie cuBLAS avec une gestion externe de la mémoire   * ''cublas'' utilisant la librairie cuBLAS avec une gestion externe de la mémoire
   * ''thunking'' utilisant la librairie cuBLAS avec une gestion interne de la mémoire   * ''thunking'' utilisant la librairie cuBLAS avec une gestion interne de la mémoire
formation/insa2020gpu.1607207152.txt.gz · Dernière modification : (modification externe)