Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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formation:cbp20190606gpu [2019/06/05 17:45] equemene [Déroulement de la journée] |
formation:cbp20190606gpu [2019/06/11 10:37] equemene [Conclusion] |
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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 ===== | ===== Déroulement de la journée ===== | ||
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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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| 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// |