Electronique Mag - Le journal de l'électronique.
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Flux RSS . Les sociétés CAPS Entreprise et HPC Project, deux acteurs importants dans les domaines du parallélisme et de l’optimisation de performances, ont signé un accord de coopération. Cet accord permettra à HPC Project de commercialiser HMPP™ de CAPS Entreprise intégré dans une station de développement pour des environnements de calcul hybride.
La solution comprend une partie matérielle, Wild Node, dont la configuration comprend le haut de gamme de la gamme de processeurs Intel et NVIDIA (GPU) et une partie logicielle comprenant le système d’exploitation, les outils de CAPS (HMPP) ainsi que ceux de HPC Project (Par4All).
Pour Pierre Fiorini, la complémentarité des approches des deux sociétés donnera aux développeurs à la recherche de performance, une solution à plusieurs niveaux de granularité.
Le développeur d’applications a ainsi deux niveaux d’outils à sa disposition. Le premier, Par4All, automatisera la parallélisation d’une application séquentielle ainsi que la génération de code pour GPU. A partir d’une application écrite en C ou en Fortran, Par4All effectue automatiquement la parallélisation et la génération d’un code incluant du CUDA compilable sur GPU de NVIDIA. Le code généré est lisible et la traçabilité avec le code d’origine est totale. N’ayant aucune adhérence avec Par4All, il ne nécessite aucun élément de ce dernier pour s’exécuter. Le code d’origine reste la référence, laissant ainsi toute liberté à l’utilisateur pour de futurs choix technologiques. La démarche est celle d’une compilation usuelle.
Le deuxième niveau, HMPP, offrira un modèle de programmation incrémental qui permettra aux développeurs avec différents niveaux d’expertise d’exploiter pleinement les accélérateurs matériels dans leurs codes natifs et donc d’offrir une meilleure optimisation de performance. « Nous sommes heureux de nous associer à HPC Project afin de leur permettre de proposer une station de développement expérimental dédiée au many-cœur. » , commente Laurent Bertaux, PDG de CAPS.
