Formation Programmation Multicœur et Parallèle

À l’issue de la formation, le participant sera capable de :

• Concevoir et développer une application capable d’exploiter efficacement plusieurs cœurs.
• Choisir la bonne approche de parallélisation (threads, tâches, GPU).
• Mettre en œuvre des mécanismes de synchronisation et d’exécution asynchrone.
• Diagnostiquer et corriger les problèmes de performance liés au parallélisme.

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les architectures multicœurs, hétérogènes (CPU/GPU/NPU) et leurs implications logicielles.
• Concevoir et modéliser des applications parallèles performantes et sûres.
• Maîtriser les techniques modernes de programmation multithread, asynchrone et parallèle.
• Exploiter les frameworks et bibliothèques contemporains (C++, .NET, Python, CUDA, OpenCL, SYCL).
• Déployer, profiler et optimiser des applications multicœurs et massivement parallèles.

Public :

Développeurs, ingénieurs logiciels, architectes applicatifs, chercheurs et enseignants souhaitant moderniser leurs compétences en programmation parallèle et optimisation multicœur.

Prérequis :

• Bonnes connaissances en programmation orientée objet (C++, C# ou Java).
• Bases en architecture système et fonctionnement des processeurs.

Architectures multicœurs et fondements du parallélisme

Évolution des architectures multicœurs (Intel, AMD, ARM, Apple Silicon).
Architectures hybrides CPU/GPU/NPU : principes et enjeux.
Fonctionnement interne d’un processeur multicœur : pipeline, cache, cohérence mémoire.
Parallélisme matériel et logiciel : instruction, thread, tâche, donnée.
Synchronisation et cohérence mémoire : verrous, sections critiques, atomicité.
Panorama des outils et bibliothèques : OpenMP, TPL, multiprocessing, CUDA, OpenCL, SYCL.

Conception, threads et processus

Modélisation logicielle d’applications parallèles : tâches, données, dépendances.
Programmation multithread moderne :

• Threads C++ (std::jthread, std::async, std::future).
• Threads .NET (Task, Parallel.For, async/await).
• Threads Python (threading, concurrent.futures).

Synchronisation : mutex, sémaphores, std::atomic, Monitor, lock.
Communication inter-processus (IPC) : mémoire partagée, pipes, gRPC (aperçu).
Comparatif multithread / multiprocess : performances et isolation mémoire.

Programmation parallèle et GPU

Principes de la programmation parallèle : SPMD, SIMD, MIMD.
Parallélisation de boucles et traitements de données :

• OpenMP (C++), TPL/PLINQ (.NET), multiprocessing (Python).

Utilisation des GPU pour le calcul : CUDA, OpenCL 3.0, SYCL/oneAPI.
Introduction à la vectorisation : NEON (ARM), AVX-512 (Intel).
Mesure et optimisation des performances parallèles.
Bonnes pratiques de conception multicœur et gestion des ressources.

Synthèse et conclusion

Récapitulatif des approches étudiées : threads, processus, parallélisme sur CPU et GPU.
Bonnes pratiques de conception et d’optimisation multicœur.
Évolutions des langages et outils (C++23, .NET 8, Python 3.12).
Lien avec l’intelligence artificielle : les techniques de parallélisation, de calcul GPU et de vectorisation constituent la base des frameworks d’IA modernes (TensorFlow, PyTorch, etc.).
Perspectives : montée en puissance des architectures hétérogènes et des environnements cloud/edge.

L'outil Open source BOUML sera utilisé pour la modélisation UML, Visual Studio express(tm) pour la manipulation des langages C# et C++, NetBeans(tm) 6.x pour Java. Les exemples seront démontrés grâce aux langages UML, Java, C++ et Dot Net.