Architecture et programmation GPU

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Questions and Answers

Quels sont les deux langages de programmation les plus couramment utilisés pour développer des algorithmes parallèles sur GPU ?

Python et Ruby

CUDA et OpenCL (correct)

JavaScript et PHP

C++ et Java

CUDA est principalement fonctionnel sur quel type de cartes graphiques ?

Cartes Intel uniquement

Cartes Nvidia uniquement (correct)

Les deux types de cartes Nvidia et AMD

Cartes AMD uniquement

OpenCL supporte-t-il les cartes de Nvidia, les cartes de AMD ou les deux ?

Uniquement les cartes Nvidia

Aucune des deux

Uniquement les cartes AMD

Les deux types de cartes (correct)

Quel est l'avantage principal de l'utilisation d'algorithmes parallèles sur GPU ?

Permettre l'exécution de plusieurs tâches simultanément Signup and view all the answers

Quelle caractéristique est essentielle pour un langage de programmation visant à développer des algorithmes parallèles sur GPU ?

Capacité de gérer la mémoire de manière efficace Signup and view all the answers

Quel est le principal objectif de la méthode 'Map & Reduce' dans le calcul parallèle ?

Diviser les données et les traiter séparément Signup and view all the answers

Dans le processus de 'Map & Reduce', que fait l'étape 'Map' ?

Appliquer une fonction de transformation sur les données Signup and view all the answers

Quelle est la finalité de l'étape 'Reduce' dans le cadre de 'Map & Reduce' ?

Combiner les résultats intermédiaires pour obtenir un résultat final Signup and view all the answers

Quel type d'opération est couramment exécuté avec le modèle 'Map & Reduce' ?

Calcul de min et max Signup and view all the answers

Lors de l'utilisation de 'Map & Reduce', quelle structure de donnée est souvent utilisée pour stocker les résultats intermédiaires ?

Un dictionnaire ou une table de hachage Signup and view all the answers

Quels sont les langages de programmation les plus communément utilisés pour les algorithmes parallèles sur GPU ?

C et CUDA Signup and view all the answers

Quelle méthode est la plus appropriée pour optimiser la gestion de la mémoire sur un GPU ?

Optimiser l'accès aux données en utilisant la mémoire partagée Signup and view all the answers

Quel est l'avantage principal d'utiliser des algorithmes parallèles sur un GPU ?

Un traitement plus rapide de grandes quantités de données Signup and view all the answers

Quel est le principal objectif de l'utilisation d'un GPU dans le calcul parallèle ?

Accélérer l'exécution des calculs Signup and view all the answers

Quelle approche consiste à diviser un problème en sous-problèmes pour un traitement sur GPU ?

La stratégie de partage de charge Signup and view all the answers

Study Notes

République Tunisienne - Département d'Informatique

Matière: Processeur graphique GPU : Architecture et programmation parallèle
Durée: 1 heure 30 minutes
Date: 01/2023
Documents: Non autorisés

Exercice 1 : Langage de Programmation (5 points)

Questions: Identifier les deux langages de programmation les plus utilisés pour le développement d'algorithmes parallèles sur GPU, préciser leur compatibilité avec les cartes Nvidia et AMD, comparer ces langages, et identifier le plus utilisé avec justification.

Exercice 2 : CUDA (5 points)

Questions: Définir les types de fonctions CUDA, expliquer la notion de "kernel CUDA", identifier l'extension de fichier pour le code kernel CUDA, et préciser la signification de "threadIdx", "blockIdx" et "Global thread ID".

Exercice 3 : Map & Reduce (5 points)

Questions: Définir la notion de "Map & Reduce" en calcul parallèle, l'expliquer avec l'exemple du calcul min/max sur un tableau donné, et illustrer les différentes étapes du calcul. Tableau de données fourni pour le calcul.

Exercice 4 : Gestion de la mémoire (5 points)

Questions:
- Compléter un schéma représentant les différents types de mémoire GPU, en utilisant la numérotation du document.
- Lister les déclarations de variables CUDA.
- Proposer la meilleure solution pour la multiplication matricielle (C=A*B) en utilisant un GPU, en décrivant la démarche.

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Description

Ce quiz porte sur l'architecture des processeurs graphiques et la programmation parallèle. Les participants devront démontrer leur connaissance des langages de programmation pour le développement d'algorithmes sur GPU, ainsi que leur compréhension des concepts clés comme CUDA et Map & Reduce. Les questions examinent également la compatibilité avec les cartes Nvidia et AMD.