Cette UE présente les concepts et la mise en oeuvre de la programmation parallèle pour accélérer les traitements sur les architectures informatiques qui en sont capables. Les différentes architectures parallèles (machines vectorielles, multi-coeurs, clusters, accélérateurs matériels) y sont étudiées ainsi que les différents types de parallélisme (parallélisme de tâches, de threads, d'instructions et de données) et leur efficacité (loi d'Amdahl, évaluation de performances). Cette UE abordera les techniques de parallélisation (analyse de dépendances, ordonnancement) et d'optimisation (localité mémoire, minimisation des communications). Les erreurs classiques de la programmation parallèle y sont détaillés (data race, défaut de synchronisation, incohérence des données), ainsi que les moyens de les identifier et les éviter. Les principes fondamentaux seront mis en oeuvre par la programmation multi-thread pour architecture à mémoire partagée (OpenMP), pour accélérateurs matériels (OpenACC) et/ou pour architectures à mémoire distribuée (MPI).

À l'issue de cette UE un étudiant saura :
- Identifier ou extraire le parallélisme d'une application existante
- Écrire des applications parallèles optimisées
- Exploiter des architectures parallèles
- Évaluer les performances d'une application parallèle
- Reconnaître et éviter les erreurs de programmation liées au parallélisme

Références :
- B. Chapman, G. Jost et R van der Pas, Using OpenMP, MIT Press, 2008
- OpenMP Specifications http://www.openmp.org/specifications/
- OpenACC Specification https://www.openacc.org/specification
- MPI Standard http://mpi-forum.org/docs/

À l'entrée de cette UE, un étudiant devrait savoir :
- Programmer des applications complexes (UE structures de données et algorithmes 2)
- Écrire des applications communiquant ou partageant de l'information entre elles (UE architecture des systèmes d'exploitation)