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 ====== TP INSA 2021-2022 : le GPU par la pratique ====== ====== TP INSA 2021-2022 : le GPU par la pratique ======
  
-Cette session pratique accompagne le [[http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/documents/PresentationGPU_20211203_EQ.pdf|cours]] du 3 décembre au matin réalisé par Emmanuel Quémener.+Cette session pratique accompagne les cours des [[http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/documents/INSA2021-CPU-211129.pdf|29 novembre]] et [[http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/documents/INSA2021-GPU_211203.pdf|3 décembre]]  au matin réalisé par Emmanuel Quémener.
  
 ===== CQQCOQP : Comment ? Qui ? Quand ? Combien ? Où ? Quoi ? Pourquoi ? ===== ===== CQQCOQP : Comment ? Qui ? Quand ? Combien ? Où ? Quoi ? Pourquoi ? =====
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 En effet, la méthode par //shadering// exploitait de nombreuses multiplications matricielles pour générer une image numérique (CGI ou //Compute Generated Image//). Il n'est donc pas étonnant que les GPU soient, historiquement, plutôt "efficaces" pour ce type de tâches : nous allons l'évaluer. En effet, la méthode par //shadering// exploitait de nombreuses multiplications matricielles pour générer une image numérique (CGI ou //Compute Generated Image//). Il n'est donc pas étonnant que les GPU soient, historiquement, plutôt "efficaces" pour ce type de tâches : nous allons l'évaluer.
  
-==== Chargement de l'environnement de programmation ==== 
  
-Le point traité dans l'exercice #2 a montré comment le système représentait les périphériques de type GPU dans le dossier ''/dev'' 
- 
-De manière à exploiter ces GPU, d'autres composants sont nécessaires : les **librairies**. De plus, si un programme exploitant ces librairies doit être compilé, il est nécessaire de lui fournir les //prototypes// (d'extension ''.h'').  
- 
-Ces librairies, prototypes voire programmes forment un //environnement de programmation// et plusieurs peuvent cohabiter sur un même système. 
- 
-Par défaut, sur les machines du CBP, l'environnement **CUDA** est celui de la distribution, la **9.2**. Pour exploiter les GPU récents (RTX 3070, RTX 3090, A100), il est indispensable d'utiliser un CUDA récent, le **11.1** associé au driver **455** minimum. 
- 
-Le gros souci de ces environnements, c'est que chaque application //métier// va exploiter une version de CUDA et pas un autre. Dans la majorité des cas, cela ne fonctionne pas : c'est, soit trop récent, soit trop ancien. 
- 
-La définitin de l'environnement CUDA version 11.1 s'effectue avec le chargement du module ''cuda/11.1'' 
-<code> 
-. /usr/share/modules/init/bash 
-module load cuda/11.1 
-</code> 
 ==== De BLAS aux xGEMM : les différentes implémentations ==== ==== De BLAS aux xGEMM : les différentes implémentations ====
  
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 ==== Implémentation C/OpenCL ==== ==== Implémentation C/OpenCL ====
  
-Le programme ''bench4gpu/Pi/OpenCL/PiOpenCL.c'' est une implémentation en C "pur" : il permet de juger de la difficulté d'appropriation de OpenCL. En effet, une grande partie du code est destinée à définir quelle plateforme et quel périphérique utiliser, placer les données à traîter.+Le programme ''bench4gpu/Pi/C/OpenCL/PiOpenCL.c'' est une implémentation en C "pur" : il permet de juger de la difficulté d'appropriation de OpenCL. En effet, une grande partie du code est destinée à définir quelle plateforme et quel périphérique utiliser, placer les données à traîter.
  
 <note warning> <note warning>
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 Au CBP, un environnement Conda a été installé pour permettre l'exploitation de la majorité des outils construits autour de TensorFlow. Le chargement de l'environnement se réalise en "sourçant" l'environnement CONDA avec la commande suivante : Au CBP, un environnement Conda a été installé pour permettre l'exploitation de la majorité des outils construits autour de TensorFlow. Le chargement de l'environnement se réalise en "sourçant" l'environnement CONDA avec la commande suivante :
-<code>module load conda/4.9.2 </code>+<code>module load conda3/4.9.2 </code>
  
 La commande précédente "paramètre" les variables d'environnement nécessaires l'exploitation de l'environnement complet CONDA installé pour vous dans ''/opt/conda3-4.9.2/'' La commande précédente "paramètre" les variables d'environnement nécessaires l'exploitation de l'environnement complet CONDA installé pour vous dans ''/opt/conda3-4.9.2/''
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