C++, Qt, OpenGL, CUDA

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====== Introduction à la programmation des clusters ======

===== Introduction =====

Le GPU Computing sur cluster consiste en réalité à une couche     supplémentaire par rapport au calcul sur un cluster classique. Dans ce     dernier cas, vous vous baserez principalement sur la bibliothèque MPI pour     communiquer entre les nœuds du cluster. Il y aura donc un niveau de     communication supplémentaire, du GPU vers le CPU, puis entre les CPU puis     à nouveau vers le GPU. Cette quantité d'allers-retours va être le goulot     d'étranglement de votre application et il sera donc indispensable de     minimiser ces communications et de les optimiser. Une manière de les     optimiser est de placer correctement les processus sur les nœuds afin que     les communications les plus fréquentes se produisent entre cores qui sont     proches.

Pour éviter l'étape GPU vers CPU, NVIDIA a mis en place une option     dans la version XX ( je crois, avec GPU Direct) de CUDA permettant de     transférer directement par MPI des données entre GPU. Dans ce cas, il n'y     a pas de copie intermédiaire sur CPU, mais toutes les implémentations     d'MPI ne supportent pas ce mode. Les fournisseurs de clusters ne le     proposent généralement pas, il faudra faire un compromis entre     l'implémentation préconisée par votre prestataire et une implémentation     Open Source comme OpenMPI qui n'est peut-être pas autant optimisée.


===== GPU Direct =====

Permet le transfert directe GPU-réseau

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