Introduction au Calcul Haute Performance (HPC)
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Questions and Answers

Quel domaine n'est pas mentionné comme étant affecté par le HPC?

  • Les finances
  • L'éducation (correct)
  • La météorologie
  • L'industrie pharmaceutique

Météo-France utilise un seul supercalculateur pour ses prévisions.

False (B)

Combien de pétaflops de puissance développent les supercalculateurs de Météo-France?

21,48 pétaflops

Les domaines tels que les _____ et les biotechnologies utilisent des simulations grâce au HPC.

<p>finances</p> Signup and view all the answers

Associez les supercalculateurs avec leur nom:

<p>Belenos = Un supercalculateur utilisé par Météo-France Taranis = Un autre supercalculateur de Météo-France Atos = Fournisseur des supercalculateurs de Météo-France Météo-France = Organisation travaillant sur les prévisions météorologiques</p> Signup and view all the answers

Quelles sont les considérations essentielles avant de concevoir un programme parallèle ?

<p>Connaître l'architecture des ressources disponibles (B), Connaître les modèles de programmation parallèle (D)</p> Signup and view all the answers

Le parallélisme consiste à effectuer plusieurs opérations simultanément.

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

Quels sont les deux aspects clés à comprendre avant de créer un programme parallèle ?

<p>L'architecture des ressources disponibles et les modèles de programmation parallèle.</p> Signup and view all the answers

Avant de concevoir un programme parallèle, il est nécessaire de connaître les __________ de programmation parallèle.

<p>modèles</p> Signup and view all the answers

Associez les architectures parallèles avec leur description appropriée :

<p>Architecture SIMD = Traitement d'instructions multiples sur des données multiples Architecture MIMD = Traitement d'instructions multiples sur des données différentes Architecture SPMD = Les mêmes instructions sont exécutées à des moments différents Architecture UMA = Mémoire uniforme partagée par tous les processeurs</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal objectif du calcul haute performance (HPC) ?

<p>Exécuter des applications rapidement et efficacement (B)</p> Signup and view all the answers

Les machines haute performance utilisent principalement des traitements séquentiels.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Quels sont les composants clés des machines haute performance ?

<p>Nombre et complexité des CPU, mémoires partagées, topologie d’interconnexion, performance des réseaux.</p> Signup and view all the answers

Le calcul haute performance utilise des _________ pour exécuter des applications de manière rapide et fiable.

<p>traitements parallèles</p> Signup and view all the answers

Associez les caractéristiques des machines haute performance avec leur description :

<p>CPU = Unités de traitement individuelles Mémoires partagées = Accès à des données communes Topologie = Configuration des connexions entre les composants Réseaux d’interconnexion = Performance de communication entre les machines</p> Signup and view all the answers

Quel système est mentionné comme ayant une puissance de 442 Pflop/s ?

<p>Fugaku (B)</p> Signup and view all the answers

Le Fugaku est construit par la compagnie IBM.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Combien de cœurs processeurs possède le Fugaku ?

<p>7 630 848</p> Signup and view all the answers

Le Fugaku est hébergé au ______ Center for Computational Science.

<p>RIKEN</p> Signup and view all the answers

Associez les termes suivants aux descriptions appropriées :

<p>Multicœur = Unité de traitement dans un même processeur GPU = Processeur graphique utilisé pour le calcul parallèle Cluster = Système constitué de plusieurs nœuds de calculs Supercalculateur = Système informatique de très haute performance</p> Signup and view all the answers

Quel type d'accélérateurs matériels est mentionné comme complément aux supercalculateurs ?

<p>Unités vectorielles (B)</p> Signup and view all the answers

Les supercalculateurs ne peuvent pas être utilisés avec des processeurs GPU.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Quel centre est localisé à Kobe, au Japon ?

<p>RIKEN Center for Computational Science</p> Signup and view all the answers

Quelle est la puissance estimée de la plateforme IBNBADIS?

<p>8,7 Tflops (B)</p> Signup and view all the answers

Le cluster ASELKAM utilise Windows comme système d'exploitation.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Combien de nœuds composent la plateforme IBNBADIS?

<p>32</p> Signup and view all the answers

La _______ est une librairie utilisée pour des calculs parallèles dans le système ASELKAM.

<p>MKL</p> Signup and view all the answers

Associez les unités de calcul intensif avec leur localisation:

<p>ALTAIR = Université Aboubekr Belkaïd de Tlemcen HAYTHEM = Université d’Oran FARABI = ENP d’Oran UCI-Médéa = Université de Médéa</p> Signup and view all the answers

Quel modèle de programmation parallèle permet aux tâches de partager un espace d’adressage commun ?

<p>Modèle à mémoire partagée (D)</p> Signup and view all the answers

Le parallélisme de données nécessite que chaque tâche travaille sur une structure de données différente.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Nommez un modèle de programmation parallèle qui utilise des communications de messages pour échanger des données.

<p>Modèle à mémoire distribuée</p> Signup and view all the answers

La décomposition du problème peut être fonctionnelle ou _____ .

<p>de domaine</p> Signup and view all the answers

Associez chaque modèle à mémoire avec sa caractéristique:

<p>Modèle à mémoire partagée = Accès à toutes les données dans un espace d’adressage commun Modèle à mémoire distribuée = Chaque tâche a sa propre mémoire locale Modèle hybride = Combine mémoire partagée et distribuée Modèle à passage de messages = Les données sont échangées via des messages</p> Signup and view all the answers

Quel type de parallélisme se concentre sur des fonctions indépendantes ?

<p>Parallélisme de tâches (A)</p> Signup and view all the answers

Le choix de la granularité n'a pas d'impact sur le parallélisme.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Quel est le principal enjeu lors du placement des tâches ?

<p>Garantir un équilibrage de charge</p> Signup and view all the answers

Les __________ permettent d'accéder à des données partagées dans un modèle à mémoire partagée.

<p>sémaphores</p> Signup and view all the answers

Quelle approche permet de décomposer un problème en instauration de groupes d’instructions indépendants ?

<p>Décomposition fonctionnelle (C)</p> Signup and view all the answers

Tous les modèles de programmation parallèle nécessitent une forme de synchronisation.

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

Quels mécanismes sont couramment utilisés dans un modèle à mémoire partagée ?

<p>Sémaphores, verrous</p> Signup and view all the answers

Le ___________________ est un modèle qui utilise un processus MPI par nœud NUMA avec OpenMP.

<p>modèle hybride</p> Signup and view all the answers

Quel est l'impact d'un grain fin dans le parallélisme ?

<p>Il augmente le degré de parallélisme. (A)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Calcul Haute Performance (HPC)

Utilisation de traitements parallèles sur des ordinateurs puissants pour exécuter rapidement et efficacement des applications académiques et industrielles.

Machines Haute Performance

Ordinateurs conçus pour une exécution rapide et efficace de calculs complexes, avec des caractéristiques spécifiques, comme le nombre et la complexité des processeurs, la mémoire partagée et la topologie d'interconnexion.

Traitements Parallèles

Décomposition d'une tâche complexe en plusieurs plus petites qui sont traitées simultanément.

Architectures Paralleles

Différents types de conceptions matérielles des ordinateurs hautes performances.

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Programmation parallèle

Méthodes de programmation pour exécuter des tâches simultanément.

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HPC (Haute Performance Calcul)

Un calcul à haute performance, utilisé dans différents domaines comme l'industrie, les biotechnologies et plus encore.

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Applications du HPC

Les utilisations du HPC couvrent des secteurs clés comme l'industrie, les biotechnologies, la finance et la météo.

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Supercalculateurs (Météo-France)

Ordinateurs puissants (Belenos et Taranis) utilisés pour les prévisions météorologiques par Météo-France.

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Pétaflops

Unité de mesure de puissance de calcul, équivalente à un quintillion d'opérations par seconde.

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Coeurs de calcul

Composants individuels d'un processeur effectuant des calculs.

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Multicœurs

Plusieurs cœurs de processeur sur le même composant.

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Unités vectorielles

Des unités de calcul spécialisées pour des opérations mathématiques sur des vecteurs.

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Processeur graphique GPU

Un processeur spécialisé dans le traitement graphique, mais utilisable pour le calcul parallèle.

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Supercalculateur

Un système informatique très puissant, utilisé pour des calculs complexes et volumineux.

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Accélérateurs matériels

Des composants additionnels qui accélèrent les calculs dans un supercalculateur (ex. GPU).

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Cluster

Un ensemble d'ordinateurs connectés et travaillant ensemble comme un seul système.

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Multiprocesseur/Nœud

Un groupe de processeurs agissant ensemble dans un ordinateur.

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Fugaku

Un supercalculateur japonais réputé pour sa puissance.

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Architecture parallèle

Conception matérielle des ordinateurs hautes performances. Plusieurs processeurs et structures de mémoire collaborant pour exécuter des tâches simultanément.

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Modèle de programmation parallèle

Méthodes et outils pour écrire des programmes qui exploitent le parallélisme. Définit la façon dont les tâches sont découpées et exécutées sur plusieurs processeurs.

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Parallélisme

Exécution simultanée de plusieurs tâches sur différents processeurs.

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Qu'est-ce que le parallélisme ?

Le parallélisme est la capacité à exécuter plusieurs opérations en même temps, comme le calcul de plusieurs valeurs ou l'exécution de plusieurs instructions, afin d'accélérer le processus.

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Ressources disponibles

Capacité des ordinateurs à effectuer des tâches parallèles, comme le nombre de processeurs et la quantité de mémoire.

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CERIST

Un centre de recherche algérien spécialisé dans le calcul intensif, offrant des ressources pour les applications scientifiques et industrielles.

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IBNBADIS

Une plateforme de calcul haute performance du CERIST, composée de 32 nœuds bi-processeurs, pour un total de 512 cœurs.

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ASELKAM

Un cluster de calcul intensif de l'Université Mouloud Mammeri de Tizi Ouzou, composé de nœuds avec 12 processeurs et 24 Go de RAM chacun.

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ALTAIR - HAYTHEM - FARABI - UCI-MÉDEA - UCI-EMIR - KEPLER - USTOMB

D'autres unités de calcul intensif en Algérie, situées dans différentes universités et institutions.

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Pourquoi utiliser des logiciels de calcul parallélisés pour Aselkam ?

Les logiciels de calcul parallélisés tirent parti des multiples processeurs et cœurs d'Aselkam pour accélérer les calculs scientifiques intensifs, exploitant la puissance du cluster.

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Parallélisme de tâches

Un programme divisé en plusieurs fonctions indépendantes, chacune exécutée par un processeur différent.

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Parallélisme de données

Un ensemble de tâches opèrent sur une même structure de données, chaque tâche traitant une partie différente.

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Modèle à mémoire partagée

Un modèle où les tâches partagent un espace mémoire commun, permettant un accès aux données par tous les processeurs.

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Modèle à mémoire distribuée

Un modèle où chaque tâche a sa propre mémoire locale et les données sont échangées via des messages.

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Modèle hybride

Un modèle qui combine des aspects des modèles à mémoire partagée et distribuée, exploitant les avantages des deux.

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Décomposition d'un problème

Le processus de division d'un problème en plusieurs tâches plus petites, adaptées au calcul parallèle.

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Décomposition de domaine

La division des données du problème en plusieurs parties, chaque partie étant traitée par une tâche distincte.

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Décomposition fonctionnelle

Le problème est divisé en fonction du travail à effectuer, chaque tâche réalisant une portion du travail total.

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Granularité

La taille des tâches dans une décomposition parallèle, influence le niveau de parallélisme et les surcharges de communication.

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Placement

La manière dont les tâches sont assignées aux processeurs pour garantir l'équilibrage de la charge et une exécution efficace.

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Study Notes

Introduction au Calcul Haute Performance (HPC)

  • HPC est l'utilisation de traitements parallèles sur des ordinateurs puissants pour exécuter efficacement des applications académiques et industrielles.
  • HPC répond au besoin de calculer plus vite.
  • Les traitements sont parallèles et les ordinateurs puissants sont utilisés (machines haute performance).

Objectifs

  • Introduire le calcul haute performance (HPC).
  • Décrire les différentes architectures HPC.
  • Identifier les applications HPC.
  • Décrire les modèles de programmation parallèle.
  • Concevoir un programme parallèle.
  • Implémenter des programmes parallèles avec mémoire distribuée en utilisant MPI.

Contenu du chapitre

  • Définition du calcul haute performance (HPC).
  • Description des machines haute performance.
  • Description des applications HPC.
  • Description des architectures parallèles.
  • Méthodes de conception et programmation parallèle.

Machines Haute Performance

  • Caractéristiques clés :
    • Nombre et complexité des unités centrales de traitement (CPU).
    • Disponibilité de mémoires partagées ou communes.
    • Topologie d'interconnexion.
    • Performance des réseaux d'interconnexion.
    • Dispositifs d'entrée/sortie.
  • Incluent :
    • Des multicœurs de supercalculateurs.
    • Des processeurs avec unités vectorielles.
    • Des processeurs graphiques (GPU).
    • Des multiprocesseurs/nœuds.
    • Des clusters.
    • Des supercalculateurs.
    • Des accélérateurs matériels.
  • Les supercalculateurs les plus puissants incluent des processeurs (ex: Fugaku - 442 Pflop/s).

Applications du HPC

  • HPC agit sur plusieurs domaines économiques clés :
    • L'industrie.
    • Les biotechnologies.
    • L'industrie pharmaceutique.
    • Les finances.
    • La météorologie.
  • Des simulations sont utilisées dans ces domaines.
  • HPC permet l'exécution optimale d'applications complexes.
  • L'HPC permet la modélisation de phénomènes complexes comme les interactions physiques, chimiques, biologiques, et plus.
  • Méthodes mathématiques et numériques utilisées pour développer des solutions.
  • Exemple: Météo-France utilise des supercalculateurs (Belenos et Taranis) pour améliorer les prévisions météorologiques.

HPC dans le Cloud

  • Les clients peuvent allouer des parties de clusters sur les plateformes Cloud.
  • Les plateformes Cloud offrent des ressources (calcul, stockage, réseau) pour le déploiement d'applications HPC.

Avant de concevoir un programme parallèle

  • Comprendre l'architecture des ressources disponibles.
  • Connaître les modèles de programmation parallèle.

Les architectures parallèles

  • Classification de Flynn :
    • SISD (Single Instruction, Single Data).
    • SIMD (Single Instruction, Multiple Data).
    • MISD (Multiple Instruction, Single Data).
    • MIMD à mémoire partagée, MIMD à mémoire distribuée.

Les modèles de programmation parallèle

  • Décomposition du problème (parallélisme de tâches, parallélisme de données).
  • Interaction entre processus (mémoire partagée, mémoire distribuée, hybride).
  • Exemples: Parallélisme de tâches (décomposition en tâches indépendantes), parallélisme de données (même opération sur différentes parties d'une structure de données).
  • Les différents modèles incluent des techniques de programmation pour exploiter le parallélisme de manière efficace.

Conception d'un programme parallèle

  • Décomposition du Problème (décomposition de domaine, décomposition fonctionnelle)
  • Choix de la granularité (grain fin, grain grossier) pour décomposer le travail en unité plus petites.
  • Placement des calculs détermine l'affectation des données.
  • Les concepts de période, le temps et les unités sont essentiels dans cette partie.
  • Stratégies de placement optimales pour l'exécution parallèle.
  • Synchronisation de calculs, ordonnancement pour éviter les erreurs et assurer l'exactitude.

Calcul intensif en Algérie

  • Le calcul intensif est un critère important pour les institutions de recherche.
  • La plateforme IBNBADIS (Calcul Haute Performance) est utilisée en Algérie. 
  • La puissance de cette plateforme est d'environ 8,7 Tflops.

Autres calculateurs

  • Informations sur des calculateurs au sein d'universités algériennes. (exemple: ASELKAM - Université Mouloud Mammeri de Tizi Ouzou).

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Description

Ce quiz introduit le concept de calcul haute performance (HPC) et explore ses diverses architectures et applications. Vous apprendrez à concevoir et implémenter des programmes parallèles en utilisant des techniques comme MPI. Testez vos connaissances sur les méthodes de programmation parallèle et les machines haute performance.

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