Objectifs de la formation

• Présenter les principes fondamentaux et les bonnes pratiques du calcul HPC sur architectures distribuées.
• Maîtriser l’utilisation de la bibliothèque MPI.
• Mettre en pratique sur des exemples bien connus du monde scientifique et industriel.

Pour qui ?

Cette formation s’adresse aux ingénieurs et chercheurs susceptibles de recourir au HPC et désirant acquérir une première expérience.

Présentation du Calcul Haute Performance
• Principaux enjeux et nécessité de la parallélisation.
• Exemples d’application.
• Les composants matériels et logiciels du calcul haute performance (processeurs, mémoire, applicatifs permettant la mise en œuvre de la parallélisation sur le matériel).
• Mesure de performance des calculs et techniques d’amélioration.
• Introduction aux indicateurs de performance du parallélisme.

Architecture des systèmes HPC
• Architecture à mémoire partagée.
• Architecture à mémoire distribuée.
• Architectures hybrides.

Systèmes de gestion d’architecture haute performance : Scheduling et Load-balancing avec SGE

Mise en œuvre de la parallélisation
• Concepts d’échange de messages. Interfaces de programmation.
• Calcul parallèle en MPI (Message Passing Interface)
– MPI-1 : Nombre de processus, numéro de processus. Communications point à point. Communications collectives. Communicateurs. Topologies.
– MPI-2 : Gestion dynamique des processus. I/O parallèle. Communication de mémoire à mémoire.
– Bibliothèques et interfaces.

Travaux pratiques
• Prise en main de MPI en Python au travers de MPI4Py.
• Simulations parallèles en MPI.
• Implémentation d’algorithmes d’optimisation avec MPI.