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Seminar/2017-03-08

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Mercredi 8 mars 2017, 11h-12h, Salle L0 du LRDE


Calcul parallèle pour problèmes inverses

Nicolas Gac, Université Paris Sud, L2S (Centrale Supélec, CNRS)

Les algorithmes itératifs utilisés lors de la résolution de problèmes inverses portant sur des gros volumes de données requièrent une accélération significative pour être utilisés en pratique. Sur des exemples d'applications en tomographie X et en déconvolution de signaux 1D (enregistrement sur plusieurs années de données spectrales de Mars) ou 2D (flux vidéo d'une webcam), nous présenterons notre recherche de solutions permettant la parallélisation des calculs la plus efficace possible sur les processeurs de type "many cores" que sont les GPUs. Nous exposerons ainsi la triple adéquation entre l'architecture des processeurs GPUs (CUDA de Nvidia), la (re)formulation des algorithmes et la (re)structuration des données que nous avons mises en oeuvre sur différents types d'opérateurs utilisés dans les algorithmes itératifs (projecteur, rétroprojecteur, convolution nD). Par ailleurs, nous montrerons l'attention particulière qui doit être apportée au goulot d'étranglement lié au temps de transfert entre le PC et les cartes GPUs. Enfin, nous présenterons le découpage des données que nous avons effectué afin de bénéficier pleinement d'un serveur multi-GPUs et apporterons quelques éléments de réponse sur l'utilisation des GPUs couplés à Matlab et des bibliothèques déjà existantes (CUBLAS, NVPP...).

Nicolas Gac est maître de conférences à l'université Paris Sud. Après avoir effectué sa thèse au Gipsa-lab, à Grenoble, en adéquation algorithme architecture pour la reconstruction tomographique, il poursuit ses travaux de recherche au laboratoire des Signaux et Systèmes (L2S) sur le calcul parallèle pour les problèmes inverses sur serveurs de calculs multi-GPUs ou FPGA. Les domaines applicatifs de ses travaux sont la reconstruction tomographique, la reconnaissance radar, la localisation de sources acoustiques et le traitement de données spectrales de Mars.

http://webpages.lss.supelec.fr/perso/nicolas.gac/francais/index.html