Le cours sera décomposé en quatre grandes parties :
1. Généralités sur la programmation sur GPU : — programmation concurrente vs parallèle — principe et architecture des GPU
2. Opérateurs, mémoires et structurations des données : — allocation des données et flot de contrôle
— types de mémoire et localité des données
— opérations atomiques et synchronisation
3. Etude de patterns d’algorithme pour la programmation parallèles
4. Mise en oeuvre de leurs connaissance sur l'optimisation d'un calcul de réseau de neurones
- Manager: Pierre-emmanuel Hladik