Formation CUDA - Initiation

CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une plateforme de calcul parallèle développée par NVIDIA qui permet aux développeurs d'exploiter la puissance des GPU (processeurs graphiques) pour accélérer les calculs intensifs. Contrairement aux CPU classiques, les GPU sont optimisés pour exécuter simultanément des milliers de threads, ce qui les rend particulièrement efficaces pour des tâches comme le machine learning, le rendu 3D, la simulation scientifique et le traitement d’image.

CUDA repose sur une extension du langage C/C++ et fournit une API permettant d’exécuter des programmes directement sur le GPU. Il comprend des outils comme cuBLAS (calcul matriciel optimisé), cuDNN (accélération des réseaux neuronaux) et Thrust (bibliothèque de programmation parallèle).

Grâce à CUDA, les développeurs peuvent écrire du code optimisé pour exploiter pleinement le potentiel des architectures GPU, ce qui est largement utilisé dans des domaines comme l’intelligence artificielle, la finance et la bioinformatique.

Pour une formation plus avancée, vous pouvez suivre la formation CUDA - Prise en main (CUDO).

Objectif opérationnel :

Connaître les fonctionnalités essentielles de CUDA.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation CUDA, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

• Connaître le contexte historique de nVIDIA et de CUDA
• Connaître l'architecture GPU et le modèle de programmation CUDA
• Être capable de programmer simplement sur CUDA
• Savoir optimiser les performances sur CUDA

Public :

Ce cours s’adresse aux développeurs, ingénieurs et chercheurs souhaitant comprendre les bases de la programmation parallèle avec CUDA, mais sans nécessité d'implémenter des exemples pratiques eux-mêmes. Il n’y a aucun prérequis matériel car toutes les démonstrations seront réalisées par le formateur. Le public peut provenir de secteurs comme la finance, l’ingénierie, les jeux vidéo ou la recherche en sciences physiques.

Prérequis :

Cette formation CUDA est ouverte à tout personnel de services informatiques ou travaillant en R&D désireux de comprendre les capacités de calcul que CUDA peut offrir. Une expérience préalable en programmation parallèle est recommandée, mais non essentielle. Une compréhension basique de l’architecture des ordinateurs, notamment la différence entre CPU et GPU, sera utile, mais la formation débutera avec une explication accessible de ces concepts.

Jour 1/1 Matin : Contexte et fondations

Jour 1/1 Après-midi : Optimisation et applications