Prog Parallèle: Techniques Multithread

Objectifs d'apprentissage

• Comprendre les concepts fondamentaux de la programmation parallèle et ses avantages en termes de performance.
• Maîtriser l'utilisation des bibliothèques et frameworks tels que KaaPI, Pthreads et OpenMP pour implémenter des solutions parallèles.
• Apprendre à concevoir et optimiser des composants parallèles pour résoudre des problèmes complexes.
• Acquérir des compétences pratiques en implémentation d'algorithmes MapReduce pour le traitement distribué de données.
• Développer la capacité à analyser et résoudre les problèmes de synchronisation et de concurrence dans les environnements parallèles.

Public cible

Ce cours s'adresse aux développeurs, ingénieurs logiciels et étudiants en informatique ayant une base solide en programmation et une compréhension des structures de données et algorithmes. Il est particulièrement adapté aux professionnels souhaitant optimiser les performances de leurs applications grâce au parallélisme, ainsi qu'aux chercheurs travaillant sur des problèmes nécessitant une grande puissance de calcul. Une familiarité avec les langages comme C, C++ ou Python est recommandée pour tirer pleinement profit du contenu.

Sommaire

• KaaPI
• Pthreads
• OpenMP
• Composants parallèles
• MapReduce

Contenu détaillé

La programmation parallèle est une discipline essentielle pour exploiter pleinement la puissance des processeurs multicœurs et des architectures distribuées. Ce cours couvre en détail les outils et techniques permettant de concevoir des applications performantes et évolutives.

KaaPI

KaaPI est un framework moderne pour la programmation parallèle, offrant une abstraction haute performance pour le développement d'applications concurrentes. Vous apprendrez à utiliser ses API pour gérer les tâches parallèles, synchroniser les threads et optimiser les performances.

Pthreads

Les Pthreads (POSIX Threads) constituent une bibliothèque standard pour la gestion des threads en C. Cette section aborde la création, la synchronisation et la communication entre threads, ainsi que les bonnes pratiques pour éviter les problèmes courants comme les race conditions et les deadlocks.

OpenMP

OpenMP est une interface de programmation largement utilisée pour le parallélisme partagé. Vous découvrirez comment utiliser ses directives pour paralléliser des boucles, gérer les sections critiques et répartir efficacement la charge de travail entre les cœurs du processeur.

Composants parallèles

Cette partie explore la conception de composants logiciels spécialement optimisés pour les environnements parallèles. Les sujets incluent les modèles de mémoire partagée et distribuée, les algorithmes parallèles classiques (tri, recherche, etc.) et les techniques de débogage.

MapReduce

Le modèle MapReduce est un pilier du traitement distribué à grande échelle. Vous étudierez son architecture, son implémentation dans des frameworks comme Hadoop, et son application pour l'analyse de données massives (Big Data). Des exercices pratiques vous permettront de maîtriser son utilisation dans des scénarios réels.

Approche pédagogique

Le cours combine théorie et pratique, avec des exercices codés, des études de cas et des projets concrets. Les participants travailleront sur des problèmes réels pour consolider leurs compétences en programmation parallèle et en optimisation des performances.