Nous suivre Industrie Techno

Calcul Numérique : une bibliothèque pour migrer vers les architectures multi-cœurs

Jean-François Preveraud
Calcul Numérique : une bibliothèque pour migrer vers les architectures multi-cœurs

Relever les défis de la migration des applications vers les architectures multi-coeurs.

© DR

Le passage aux architectures multi-cœurs semble prometteur pour de nombreuses applications de calcul numérique en recherche, finance et ingénierie. Mais cette migration, pour être efficace doit se faire à l’aide d’outils tels que ceux que propose le NAG, une organisation à but non lucratif, qui est dédiée au développement des logiciels de calcul numérique.

L’optimisation des algorithmes mathématiques et statistiques pour un maximum de performances sur les architectures multi-cœurs, est devenue cruciale pour de nombreuses applications en recherche scientifique, en analyse quantitative pour la finance, en modélisation et simulation pour l’ingénierie, en recherche pharmaceutique ou en génomique.

Afin de profiter au mieux de la puissance de calcul offerte par les architectures multi-cœurs, tout en migrant facilement leurs applications existantes vers ces architectures, les analystes en données d’entreprise et en finance, les chercheurs scientifiques et les ingénieurs peuvent dès aujourd’hui télécharger la nouvelle Bibliothèque Numérique NAG pour SMP et Multi-Cœurs depuis le site Web du Numerical Algorithms Group (NAG).

Emanation de plusieurs grandes universités du Royaume-Uni, le NAG est une organisation à but non lucratif basée à Oxford, qui est dédiée au développement des logiciels de calcul numérique et qui travaille en partenariat avec les plus grands chercheurs et praticiens du monde universitaire et de l’industrie.

La bibliothèque que propose le NAG contient environ 1 600 fonctionnalités numériques, dont plus de 100 sont totalement nouvelles dans cette version. La liste complète de ces fonctionnalités peut être consultée en cliquant ici.  


                                    

                                       Evolution des performances d'une application 
                                               en fonction du nombre de coeurs.



« La bibliothèque NAG est un très bon outil pour travailler sur les architectures multi-cœurs en raison de la fiabilité de ses mécanismes parallèles, ainsi que de son interface commune avec celle de la librairie séquentielle NAG. Les utilisateurs peuvent ainsi accélérer leurs codes sur de nombreuses architectures multi-cœurs différentes, tout en réduisant au maximum le travail à fournir », estime le Dr Hartmut Schmider de l’équipe de support du laboratoire de calcul hautes performances de la Queen's University, à Kingston, Ontario, Canada.

« La plupart des processeurs utilisés aujourd’hui sont multi-cœurs et donnent le meilleur d’eux même quand ils sont programmés avec des techniques de parallélisation. Si vous n’utilisez pas des fonctionnalités optimisées pour du multi-cœurs, il y a de grandes chances pour que vos applications s’exécutent plus lentement », prévient quant à lui David Cassell, Product Marketing Manager du NAG. Les meilleures performances que promet le calcul parallèle ne sont effectivement pas sans challenges – pour le débogage, la synchronisation de threads, etc.

La bibliothèque NAG pour SMP et Multi-Cœurs a aussi été pensée pour faciliter au maximum la migration d’applications séquentielles vers le monde parallèle, grâce à des conventions d’appel et à une documentation communes. Concrètement, cela veut dire que les utilisateurs peuvent rapidement bénéficier des performances qu’offre le calcul parallèle, sans être obligatoirement experts dans le domaine.

Jean-François Prevéraud

Pour en savoir plus : http://www.nag.com
 

Bienvenue !

Vous êtes désormais inscrits. Vous recevrez prochainement notre newsletter hebdomadaire Industrie & Technologies

Nous vous recommandons

Paris : miser sur la recherche fondamentale

Paris : miser sur la recherche fondamentale

L'institut parisien 3IA PRAIRIE se spécialise dans les applications de santé, transports et environnement avec une approche[…]

Nice : privilégier la bio-inspiration

Nice : privilégier la bio-inspiration

Toulouse : encadrer l'apprentissage automatique

Toulouse : encadrer l'apprentissage automatique

Grenoble : développer l'IA embarquée

Grenoble : développer l'IA embarquée

Plus d'articles