CUDA

Cette formation de 4 jours sur CUDA 13.1 cible les développeurs C++ souhaitant accélérer leurs applications et workloads IA sur GPU NVIDIA Hopper/Blackwell, en suivant le cycle pédagogique APOD (Assess, Parallelize, Optimize, Deploy) pour des gains mesurables. Prérequis : Solides bases en C++, connaissance des algorithmes et idéalement notions en programmation parallèle ou GPU. Le programme progresse logiquement : Jour 1 initie aux architectures GPU, fondamentaux CUDA et portage simple ; Jour 2 optimise mémoire et IA via CUDA Tile ; Jour 3 approfondit profiling (Nsight) et pipelines ; Jour 4 scale en multi-GPU avec NCCL et industrialise en production. Les méthodes d'apprentissage privilégient l'expérience pratique : exercices de profiling et portage, pair programming, ateliers collaboratifs, benchmarks CPU/GPU, visualisation Roofline en temps réel, et un projet final personnalisé (IA, simulation, etc.) avec revue de code collective. À l'issue, les participants maîtrisent l'évaluation de portage GPU, le développement/optimisation de kernels performants, l'exploitation de Tensor Cores, l'analyse Nsight et le déploiement multi-GPU scalable.