Langages et développement

Formation Programmer C++ et CUDA : Accélérer vos applications avec Visual Studio

Maîtrisez la programmation C++ et l'accélération GPU avec CUDA. Développez des applications haute performance sous Visual Studio. Optimisez vos traitements de données et calculs complexes. Idéal pour les développeurs souhaitant exploiter la puissance du parallélisme GPU.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Maîtriser la programmation C++ pour développer des applications haute performance
Concevoir et mettre en œuvre des noyaux CUDA pour accélérer les traitements GPU
Optimiser les traitements GPU pour améliorer l'efficacité et la vitesse de calcul
Intégrer CUDA dans des projets C++ pour exploiter la puissance du parallélisme GPU

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au C++ moderne et à Visual Studio

  • —Présentation du C++11/14/17/20 et ses évolutions clés.
  • —Environnement de développement Visual Studio : interface, projets, solutions.
  • —Compilation, exécution, et débogage de programmes C++.
02

Programmation orientée objet en C++

  • —Classes, objets, constructeurs, destructeurs.
  • —Héritage, polymorphisme, et fonctions virtuelles.
  • —Modèles (templates) et programmation générique.
03

Structures de données et algorithmes C++

  • —Conteneurs de la STL : vector, list, map, set.
  • —Itérateurs et algorithmes standards.
  • —Gestion de la mémoire et pointeurs intelligents (smart pointers).
04

Introduction au calcul GPU et à CUDA

  • —Architectures CPU vs GPU : principes du parallélisme.
  • —Présentation de CUDA : historique, avantages, architecture logicielle.
  • —Installation du toolkit CUDA et configuration sous Visual Studio.
05

Principes fondamentaux de la programmation CUDA

  • —Modèle d'exécution CUDA : grilles, blocs, threads.
  • —Fonctions Device et Host, gestion des noyaux (kernels).
  • —Transferts de données Host-Device (cudaMemcpy).
06

Rappels C++ pour CUDA et premiers noyaux

  • —Syntaxe CUDA et mots-clés spécifiques (`__global__`, `__device__`, `__host__`).
  • —Écriture et exécution de premiers noyaux CUDA simples.
  • —Débogage de noyaux CUDA avec Nsight.
07

Gestion de la mémoire GPU

  • —Mémoire globale, partagée (shared memory), constante, texture.
  • —Optimisation des accès mémoire : bank conflicts, coalescence.
  • —Stratégies d'allocation et de libération mémoire efficientes.
08

Optimisation des performances CUDA

  • —Profilage des applications CUDA avec NVVP/Nsight Systems.
  • —Latence, bande passante, occupation du GPU.
  • —Techniques d'optimisation : streaming, multi-GPU.
09

Utilisation des flux CUDA (Streams)

  • —Configurer et créer des flux CUDA dans Visual Studio pour optimiser les tâches
  • —Synchroniser les flux CUDA pour améliorer la gestion des dépendances entre les tâches
  • —Mesurer les performances des flux CUDA avec des outils de profiling intégrés
  • —Implémenter des noyaux CUDA dans des flux pour une exécution asynchrone efficace
  • —Gérer les erreurs et exceptions lors de l'utilisation des flux CUDA en C++
10

Intégration CUDA avec des applications C++

  • —Interopérabilité CPU-GPU : passage de données complexes.
  • —Intégration de code CUDA dans des projets C++ existants.
  • —Utilisation de bibliothèques CUDA (cuBLAS, cuFFT, etc.).
11

Bonnes pratiques de développement CUDA

  • —Utiliser des noms de variables clairs pour améliorer la lisibilité du code CUDA
  • —Éviter les accès mémoire non coalescés pour optimiser la performance GPU
  • —Documenter les noyaux CUDA pour faciliter la maintenance et la collaboration
  • —Utiliser des macros pour gérer les erreurs et simplifier le débogage CUDA
  • —Préférer les types de données simples pour réduire les coûts de conversion en GPU
12

Cas pratiques et débogage avancé CUDA

  • —Réalisation d'un projet complet d'accélération GPU.
  • —Diagnostic et résolution de problèmes complexes (performance, erreurs).
  • —Veille technologique et perspectives d'évolution CUDA.
Le conseil de l'expert

Cette formation "Programmer C++ et CUDA : Accélérer vos applications avec Visual Studio" vise à maîtriser la programmation C++ pour développer des applications haute performance. L'un des objectifs pédagogiques essentiels est de concevoir et mettre en œuvre des noyaux CUDA pour accélérer les traitements GPU. Cette compétence est cruciale pour quiconque souhaite exploiter pleinement la puissance des architectures modernes, notamment dans des domaines comme le machine learning et le calcul scientifique. Un défi fréquent chez les apprenants est la difficulté à intégrer efficacement CUDA dans des projets C++. Beaucoup se concentrent uniquement sur les aspects théoriques de CUDA sans comprendre comment optimiser leurs applications C++ pour tirer parti de cette technologie. Cette lacune peut conduire à des performances sous-optimales et à une mauvaise utilisation des ressources GPU, rendant ainsi leur code moins efficace. Ce qui distingue cette formation des autres approches est son intégration pratique et immersive des concepts C++ et CUDA. En combinant des sessions sur la programmation orientée objet et des exercices pratiques sur le calcul GPU, nous offrons une perspective holistique qui permet aux apprenants de comprendre non seulement comment coder, mais aussi comment optimiser leurs algorithmes pour le GPU. Cette approche pragmatique garantit que les participants peuvent immédiatement appliquer leurs compétences dans des projets réels. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous encourage à préparer des projets ou des idées de développement spécifiques que vous souhaitez explorer. Cela vous permettra de poser des questions ciblées et de bénéficier de conseils personnalisés durant les sessions. De plus, n'hésitez pas à collaborer avec vos pairs lors des exercices pratiques, car l'échange d'idées enrichit l'apprentissage et renforce les compétences acquises.

Pourquoi choisir cette formation en langages et développement

🎯

Maîtrise du C++ moderne

Apprenez les dernières techniques de programmation C++ dans un environnement Visual Studio, garantissant des applications performantes et robustes.

⚡

Accélération avec CUDA

Découvrez comment concevoir et mettre en œuvre des noyaux CUDA pour maximiser la vitesse de traitement GPU, un atout essentiel dans le développement moderne.

🔍

Optimisation des traitements GPU

Maîtrisez les techniques d'optimisation des traitements GPU pour améliorer l'efficacité et réduire le temps de calcul de vos applications.

🔗

Intégration fluide de CUDA

Apprenez à intégrer CUDA dans vos projets C++, exploitant ainsi le parallélisme pour des performances inégalées.

📊

Approche pratique et interactive

Bénéficiez d'une formation inter-entreprises avec des exercices pratiques, favorisant l'application immédiate des concepts appris sur des cas concrets.

📚

Formation pour tous niveaux

Que vous soyez débutant ou expert, cette formation s'adapte à votre niveau, vous permettant de progresser à votre rythme dans le domaine du développement.

Compétences acquises

Maîtrise avancée C++ et Visual Studio

Développer des applications C++ modernes, structurées et performantes, en utilisant les fonctionnalités avancées du langage et l'environnement Visual Studio pour le débogage et l'optimisation.

Conception de noyaux CUDA et gestion GPU

Écrire, configurer et exécuter des noyaux CUDA pour exploiter le parallélisme GPU, en comprenant le modèle d'exécution et les principes de gestion de la mémoire embarquée (globale, partagée).

Optimisation des traitements GPU

Analyser et optimiser les performances des applications CUDA en identifiant les goulots d'étranglement, en gérant efficacement la mémoire et les flux pour maximiser l'accélération matérielle.

Intégration CUDA dans projets C++

Intégrer et déboguer des modules CUDA au sein de projets C++ existants, en assurant une interopérabilité fluide entre le CPU et le GPU pour le traitement de données complexes.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Développeurs C++ Ingénieurs Logiciels Scientifiques de données

Prérequis

Connaissances de base en programmation C++ et expérience dans le développement de logiciels.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers des exercices et des projets pratiques Évaluation finale par un projet individuel ou en équipe Retour d'expérience et des conseils pour améliorer ses compétences

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

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FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

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Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

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FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

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Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Un participant a intégré CUDA dans un projet existant, ce qui a considérablement réduit le temps de traitement des données. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Après la formation, une personne a optimisé une application en utilisant des modèles C++ pour améliorer la performance de son code. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

* Connaissance de base en programmation (tout langage). * Notions de base en algorithmique. * Une première expérience avec le langage C++ est un plus, mais non obligatoire (la formation inclut un rappel approfondi).

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