Description

Ce cours introduit les notions fondamentales de la programmation des processeurs graphiques (GPU). L'architecture des GPUs et les spécificités de leur programmation (langages, contraintes, optimisation) seront éclairés sous divers axes d'application, du traitement du signal au deep learning, en passant par la synthèse d'images. Le pipeline compute (CUDA, OpenCL, calcul intensif) sera étudié en détail et le pipeline graphique (shaders, OpenGL, Vulkan) abordé.

Objectifs du cours

• Assimiler l'architecture standard des processeurs graphiques
• Assimiler les principes généraux de leur programmation
• Initier par la pratique à la programmation parallèle sur GPU pour le calcul intensif
• Expérimenter les opérateurs fondamentaux du deep learning au travers d'exemples simples (filtrages, convolutions, opérateurs morphologiques).

Cours

Accès au slides du cours.

Plan:

1. Introduction
2. Architecture des GPUs
3. Programmation des GPUs
4. Discussion

Travaux Pratiques

• Signal et image - accès au sujet - accès à l'archive

Toolbox

Voici divers outils, qui peuvent être utiles dans le cadre de ce module :

• L'environnement de développement CUDA.
• Le compilateur GNU GCC
• L'éditeur GNU Emacs et son mode CUDA

Liens utiles

• Ressources CUDA
• Ressources OpenCL