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Soutenance du projet de fin d’études ASR :

Paul-Émile SUBLET

Hervé LOEFFEL

Encadrant : François TRAHAY

1 25/01/2012

Sommaire : 1) Contexte

2) Implémentation du module CUDA

3) Tests de performance

4) Avenir de EZTrace

5) Conclusion

2 Paul-Émile SUBLET Hervé LOEFFEL

Contexte (1/3) : - Des logiciels de pointe utilisant des calculs de plus en

plus lourds

- Nécessité de réduire les temps d’exécution


Contexte (2/3) : - La parallélisation : une solution pour accélérer les

programmes

- Effectuer les calculs sur le GPU : CUDA


Contexte (3/3) : - EZTrace : permet de voir les temps utilisés par les

fonctions, les threads…

- Permet à l’utilisateur d’optimiser le programme

- Visualisation sur VITE


Fonctionnement de CUDA:


Implémentation du module CUDA dans EZTrace (1/5) : - Modules déjà existants : MPI, OpenMP, memory…

- Nouveau module : CUDA

- Structure : cuda.cu

cuda_ev_codes.h

eztrace_convert_cuda.c


Implémentation du module CUDA dans EZTrace (2/5) :

Interception des fonctions :

- cudaLaunch

- cudaMalloc

- cudaMemcpy

- cudaThreadSynchronize

- cudaEventSynchronize

- __cudaRegisterFunction


Implémentation du module CUDA dans EZTrace (4/5) : - Conversion de la trace en format standard Pajé/OTF

=> GTG


Tests de performance (1/6): - Lancement de kernels multiples

for(j = 0 ; j < atoi(argv[1]);j++)

{

for(i = 0; i

Tests de performance (2/6): - Lancement de kernels multiples


Tests de performance (3/6): - Utilisation multiple de cudaMemcpy :

for(j = 0 ; j < atoi(argv[1]) ; j++)

cudaMemcpy(entierACalculer_h, entierACalculer_d,

sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);


Tests de performance (4/6): - Utilisation multiple de cudaMemcpy :


Tests de performance (5/6):

- Algorithme de Mandelbrot

- Lancement d’un unique kernel

- Calculs effectués sur le GPU


Tests de performance (6/6):


Avenir de EZTrace : améliorations

- Statistiques

- Représentations d’autres fonctions moins courantes dans le module CUDA

- Nouveaux modules pour d’autres librairies (OpenCL, etc…)


Avenir de EZTrace : utilisation

- Module CUDA implanté dans la future version de EZTrace

- Utilisation par les entreprises


Conclusion

- Immersion dans un projet déjà entamé

- Implémentation du module CUDA

- Essais de performance

- Un projet toujours en cours


Conclusion

« L’informatique, c’est l’art de passer des journées pour essayer de gagner quelques microsecondes »


Démonstration


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