Décryptage

La programmation des processeurs massivement parallèles, pas à pas

Posté le 17 février 2010
par La rédaction
dans Informatique et Numérique

A l’heure où les besoins d’un traitement massivement parallèle n’ont jamais été aussi important, NVIDIA et l’Université de l’Illinois se sont associés pour rédiger le premier manuel sur le sujet. Objectif, donner aux étudiants et aux professionnels les différentes techniques pour construire des programmes parallèles..

David B. Kirk, NVIDIA Fellow et ex-chief scientist, et Wen-mei Hwu, président du développement informatique et électrique du laboratoire scientifique, co-directeur du centre de recherche informatique parallèle et principal acteur du centre de l’excellence CUDA de l’Université de l’Illinois, se sont associé pour rédiger « Programming Massively Parallel Processors : A Hands-on Approach« . Un manuel de 256 pages qui a pour objectif de donner aux étudiants et aux professionnels les concepts de base de la programmation parallèle et des architectures GPU. Publié par Morgan-Kauffman, il explore les différentes techniques pour construire des programmes parallèles et il passe en revue plusieurs cas d’école.

Avec l’informatique CPU traditionnelle, on ne peut plus progresser en performances et les défis du calcul gagnant en complexité, le besoin d’un traitement massivement parallèle n’a jamais été aussi important. Les GPU possèdent des centaines de cœurs capables d’apporter des augmentations de performances sur un nombre important de défis portant sur le calcul. La montée des architectures multi-cœur a suscité le besoin d’enseigner aux programmeurs une nouvelle méthode indispensable : la programmation des processeurs massivement parallèles.

« Je voudrais remercier personnellement David et Wen-mei pour avoir écrit un livre aussi complet et permettre aux générations d’étudiants-programmeurs de comprendre et d’exploiter l’architecture massivement parallèle des GPU « , a déclaré Bill Dally, chief scientist de NVIDIA et ancien directeur du département informatique scientifique de l’Université de Stanford. « En tant qu’ancien professeur, j’ai déjà vu à quel point ce genre de manuel transforme tout un domaine. Je m’attends à voir l’informatique se transformer au rythme de l’inspiration des étudiants, guidés vers la maîtrise du GPU Computing grâce à ce livre ».


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