Formation CUDA Avancée — Programmation GPU & IA Haute Performance
Formation intensive de 5 jours dédiée à la maîtrise complète de la programmation CUDA et au calcul GPU haute performance. Cette formation couvre en profondeur l'architecture GPU NVIDIA, la rédaction de kernels CUDA hautement optimisés, la gestion avancée de la hiérarchie mémoire, les patterns de parallélisme GPU, les bibliothèques CUDA (cuBLAS, cuDNN, cuFFT, Thrust, NCCL), la programmation des Tensor Cores, la concurrence GPU multi-stream, et le déploiement de pipelines d'IA haute performance en production. Conçue pour les ingénieurs souhaitant aller au-delà des usages PyTorch standard et exploiter directement le silicium GPU, cette formation combine théorie architecturale approfondie, ateliers pratiques et cas d'usage réels issus de l'IA générative, du calcul scientifique et des systèmes temps réel.
À propos de cette formation
Ce que vous apprendrez
- Maîtriser l'architecture GPU NVIDIA : SM, warps, threads, blocs, grilles et occupancy
- Comprendre et exploiter la hiérarchie mémoire CUDA : global, shared, constant, texture, L1/L2 cache
- Écrire des kernels CUDA optimisés : contrôle de la divergence de warps, coalescing mémoire, bank conflicts
- Analyser et optimiser les performances GPU avec NVIDIA Nsight Systems & Nsight Compute
- Implémenter des algorithmes parallèles avancés : réduction, scan prefix, tri radix, histogrammes, FFT
- Utiliser les bibliothèques CUDA natives : cuBLAS (GEMM optimisé), cuDNN (convolutions), cuSPARSE, cuFFT, Thrust
- Programmer les Tensor Cores via l'API wmma et cutlass pour l'inférence FP16/BF16/INT8 et l'entraînement mixte
- Orchestrer les CUDA Streams, les événements et le pipelining CPU-GPU pour la concurrence maximale
- Développer des applications multi-GPU avec NCCL (AllReduce, Broadcast, Scatter) pour le deep learning distribué
- Optimiser les transferts de données : Unified Memory, pinned memory, GPUDirect, NVLink et PCIe topology
- Implémenter des extensions C++/CUDA personnalisées pour PyTorch (torch.autograd.Function + ATen)
- Intégrer des kernels CUDA dans un pipeline MLOps de production (TensorRT, Triton Inference Server)
- Profiler et débugger des kernels complexes avec cuda-gdb, compute-sanitizer et address sanitizer GPU
- Mesurer et améliorer le roofline model : atteindre les limites théoriques de bande passante et TFLOP/s
Prérequis
- Maîtrise avancée du C/C++ : pointeurs, templates, gestion mémoire manuelle, compilation avec g++/nvcc
- Connaissances solides en Python et NumPy
- Pratique d'au moins un framework deep learning (PyTorch ou TensorFlow)
- Bases de l'algèbre linéaire et du calcul matriciel (produits matriciels, convolutions, normes)
- Compréhension des concepts de parallélisme : threads, synchronisation, race conditions, deadlocks
- Environnement Linux : compilation, Makefile/CMake, profilers système
- Notions de réseaux de neurones et de l'entraînement par rétropropagation
- Accès à un GPU NVIDIA compatible CUDA 12+ (Ampere ou plus récent recommandé — VM fournie si besoin)
Format et déroulement
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