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ANDZEMBE Firmin


Vendredi 29 avril 2016 - 10h00 - Amphi 1 du Pôle Commun

Programmation parallèle sur GPU pour la modélisation scientifique

La loi de Moore prédit qu’il est possible de doubler le nombre de
transistors tous les 18 à 24 mois dans un microprocesseur. Passé outre les
problèmes de consommation énergétique, cette loi est toujours valable
aujourd’hui. Les transistors supplémentaires, toujours plus petits,
permettent de créer plusieurs unités de calcul, appelées cœurs, au sein
d’un même processeur CPU (Central Processing Unit). Cependant, les
microprocesseurs CPU modernes ont une grande faiblesse. Ils consacrent
environ la moitié de leurs transistors au cache et au contrôle logique, au
lieu du calcul proprement dit. Les processeurs graphiques GPU (Graphic
Processing Unit), sont des composantes électroniques que l’on trouve dans
tous nos appareils à écran. Leur rôle est de gérer les opérations et
manipulation de données d’affichage. La programmation GP GPU (General
Purpose Graphic Processor Unit) pour le calcul scientifique, est un
domaine assez récent et en pleine expansion. Dotés de puissantes unités de
calcul avec une architecture vectorielle massivement parallèle. Les cartes
graphiques (GPU) constituent aujourd’hui, une alternative sérieuse aux CPU
pour des ordinateurs dédiés au calcul intensif. Nos travaux ont consisté à
comparer ces différentes technologies pour la résolution de systèmes
linéaires de grande taille en analyse numérique. Dans ce cadre, nous avons
adapté au HPC des méthodes itératives traitant efficacement cette
problématique et proposé un pré-conditionneur inverse inédit permettant
d’améliorer leurs performances.

Jury :

- Président : M. D. Hill, Professeur à l’Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand 2.
- Rapporteur : M. F. jauberteau, Professeur à l’Université de Nantes.
- Rapporteur : M. R. Couturier, Professeur à l’Université de Franche-Comté.
- Directeur de thèse : M. J. Koko, Maître de conférences (HDR) à l’Université Blaise Pascal Clermont-Ferrand 2.