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Programmation parallèle, calcul scientifique et de haute performance (HPC) Discussion :

Introduction to OpenMP : une série de vidéos (en anglais) pour apprendre à utiliser l'API de calcul parallèle


Sujet :

Programmation parallèle, calcul scientifique et de haute performance (HPC)

  1. #1
    Rédacteur/Modérateur

    Avatar de Jerome Briot
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    Par défaut Introduction to OpenMP : une série de vidéos (en anglais) pour apprendre à utiliser l'API de calcul parallèle
    Introduction to OpenMP : une série de vidéos (en anglais) pour apprendre à utiliser l'API de calcul parallèle

    Le University Research Office de Intel a récemment autorisé l'OpenMP ARB à mettre en ligne une série de 22 vidéos d'introduction à OpenMP, présentées par Tim Mattson (un des créateurs de OpenMP)


    Les vidéos sont destinées à un public ne connaissant rien en programmation parallèle.

    Les exemples sont principalement en C et parfois en Fortran.

    Il y a même des exercices dont les solutions sont commentées.

    Malgré le fait que les vidéos soient en anglais, j'ai trouvé le contenu vraiment intéressant et Tim Mattson présente OpenMP de façon progressive et pédagogique.

    Visionnez les vidéos sur Youtube : Introduction to OpenMP

    Et vous ?

    Que pensez-vous de cette série de vidéos ?
    Quels autres supports vous semblent utiles pour apprendre OpenMP ?

  2. #2
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    Vraiment bien les vidéos!!!

  3. #3
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    Merci,

    Elles sont vraiment pas mal les vidéos, je les regarderais au fur et à mesure. Et comme on a une culture de traducteurs sur le forum, ben y'a plus qu'à

    mais est ce qu'on peut faire de la programmation parallèle sur un processeur "monocore" ?

  4. #4
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    Je trouve toujours étonnant d'utiliser le support video pour des cours techniques comme ici.

    mais est ce qu'on peut faire de la programmation parallèle sur un processeur "monocore" ?
    Oui, bien sur, l'ordonnanceur de ton OS se chargera alors de répartir des petits temps d'exécution entre les différents threads. Cependant, il n'y aura aucune exécution en simultané à proprement parler.

  5. #5
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