Architectures et Outils de Calcul Haute Performance sous Python / Aida SARR (2024)   

Public ISBD Titre : Architectures et Outils de Calcul Haute Performance sous Python Type de document : texte imprimé Auteurs : Aida SARR, Auteur Editeur : [Dakar] : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de physique Année de publication : 2024 Importance : 45 P. Format : 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Calcul Haute Performance  Supercalculateur  Architecture  Donnée  Stockage de données  Python  HPC Résumé : Le Calcul Haute Performance (HPC) permet de résoudre des problèmes complexes à des vitesses très élevées. Il utilise plusieurs ordinateurs interconnectés entre eux pour former une puissante machine de calcul appelée supercalculateur. Pour aborder cette méthode de traitement des donnés, le supercalculateur a besoin d’une combinaison de puissants outils comme : des processeurs ; d’un super mémoire pour stocker les données; des accélérateurs et un réseau d’interconnexion. En fonction de ses besoins, des chercheurs ont mis en place différents types d’architectures comme : l’informatique parallèle, l’informatique en grappe et le calcul en grille distribué qui utilisent des architectures à mémoire partagés, distribués et hybrides. Cependant, une autre étude du calcul haute performance peut se faire en utilisant Python. On exploite les bibliothèques de calculs utilisées (numpy et ndarray; matplotlib ; numba et dask), les techniques employées (le parallélisme, les calculs GPU avec CUDA et l’interface de transmission de message (MPI)). Tous ces travaux reposent sur un seul objectif principal qui est la vitesse de calcul. Raison pour laquelle nous allons procéder en dernier lieu à l’évaluation des performances avec des mesures de temps de calculs faites sur des exemples de bases. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2032 Architectures et Outils de Calcul Haute Performance sous Python [texte imprimé] / Aida SARR, Auteur . - [Dakar] : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de physique, 2024 . - 45 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Calcul Haute Performance  Supercalculateur  Architecture  Donnée  Stockage de données  Python  HPC Résumé : Le Calcul Haute Performance (HPC) permet de résoudre des problèmes complexes à des vitesses très élevées. Il utilise plusieurs ordinateurs interconnectés entre eux pour former une puissante machine de calcul appelée supercalculateur. Pour aborder cette méthode de traitement des donnés, le supercalculateur a besoin d’une combinaison de puissants outils comme : des processeurs ; d’un super mémoire pour stocker les données; des accélérateurs et un réseau d’interconnexion. En fonction de ses besoins, des chercheurs ont mis en place différents types d’architectures comme : l’informatique parallèle, l’informatique en grappe et le calcul en grille distribué qui utilisent des architectures à mémoire partagés, distribués et hybrides. Cependant, une autre étude du calcul haute performance peut se faire en utilisant Python. On exploite les bibliothèques de calculs utilisées (numpy et ndarray; matplotlib ; numba et dask), les techniques employées (le parallélisme, les calculs GPU avec CUDA et l’interface de transmission de message (MPI)). Tous ces travaux reposent sur un seul objectif principal qui est la vitesse de calcul. Raison pour laquelle nous allons procéder en dernier lieu à l’évaluation des performances avec des mesures de temps de calculs faites sur des exemples de bases. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2032

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