Différences entre les versions de « CUDA »

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'''CUDA''' (Compute Unified Device Architecture) est une technologie de GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), c'est-à-dire qu'on utilise un processeur graphique (GPU) pour exécuter des calculs généraux habituellement exécutés par le processeur central (CPU). CUDA permet de programmer des GPU en C. Cette technologie a été développée par NVIDIA pour leurs cartes graphiques GeForce 8 Series, et utilise un pilote unifié utilisant une technique de streaming (flux continu). NVIDIA s'engage à ce que ses futures cartes graphiques restent compatibles avec CUDA.
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'''CUDA''' (Compute Unified Device Architecture) est une technologie de GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), c'est-à-dire qui permet l'utilisation d'un ou plusieurs processeurs graphiques (GPU) pour exécuter des calculs généraux habituellement exécutés par le processeur central (CPU).  
  
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Le kit de développement pour CUDA a été publié le 15 février 2007[1].
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CUDA désigne également une extension du langage C qui permet la programmation des GPU à architecture CUDA.
  
 
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== Guide ==
 
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=== Pour démarrer à programmer en CUDA ===
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Pour une introduction au language CUDA et à la programmation sur GPU en général, consultez les présentations suivantes :
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/Presentation2010.pdf Séminaire sur la programmation GPU donné au DMS le 4 octobre 2010]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/2131_GTC2010.pdf ''Introduction to CUDA C'' - Présentation par Jason Sanders, programmeur sénior chez NVIDA]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/gpu_mike.pdf ''A beginner's guide to programming GPUs with CUDA'' - Bonne introduction à CUDA, par Mike Peardon]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/090213_gpu_computing.pdf ''Scientific Computing on a GPU Using CUDA'' - Autre bonne introduction au sujet]
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=== Documents de référence utiles ===
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Plusieurs documents de référence, fournis avec chaque [http://developer.nvidia.com/cuda-downloads installation de CUDA], sont disponibles dans le répertoire <tt>/usr/local/cuda/cudaX/doc/</tt>, où le "X" de <tt>cudaX</tt> compte pour la version de CUDA désirée, par exemple <tt>cuda31</tt>. Voici une courte liste des documents qui risquent de vous être les plus utiles&nbsp;:
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/CUDA_C_Programming_Guide.pdf ''CUDA C Programming Guide'' - Guide détaillé comportant plusieurs exemples et pouvant faire office de manuel d'introduction à CUDA]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/nvcc.pdf ''The CUDA Compiler Driver NVCC'' - Guide concernant l'utilisation du compilateur NVCC]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/CUDA_C_Best_Practices_Guide.pdf ''CUDA C Best Practices Guide'' - S'adresse aux utilisateurs plus avancés désirant approfondir leurs connaissances de la programmation GPU]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/CUDA_Toolkit_Reference_Manual.pdf ''Reference Manual'' - Document de référence décrivant en détails chacune des fonctions de CUDA]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/CUBLAS_Library.pdf ''CUBLAS Library'' - Guide de référence de la librairie ''CUDA Basic Linear Algebra Subprograms'']
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/CUFFT_Library.pdf ''CUFFT Library'' -  Guide de référence de la librairie ''CUDA Fast Fourier Transform'']
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'''N.B.&nbsp;:''' Les documents proposés par les liens ci-haut sont tirés de la version 3.2.9 de CUDA.
  
 
== Exemples ==
 
== Exemples ==
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Voici quelques exemples pour vous aider à démarrer avec CUDA&nbsp;:
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddVec.cu Addition de vecteurs/matrices avec code CUDA]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddMat.c Addition de vecteurs/matrices sous MATLAB (fichier compilé "MEX"]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddMatCUDA.cu Addition de vecteurs/matrices sous MATLAB (fichier compilé "MEX") avec code CUDA]
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* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddMatGPUmat.cu Addition de vecteurs/matrices déclarées avec le toolbox "GPUmat" sous MATLAB (fichier compilé "MEX")]
  
 
== Voir aussi ==
 
== Voir aussi ==
  
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=== '''Bibliographie''' ===
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=== Articles connexes ===
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bonjour
 
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=== '''Articles connexes''' ===
 
 
* [[logiciels|Logiciels au DMS]]
 
* [[logiciels|Logiciels au DMS]]
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* [[CUDA|CUDA]]
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* [[GPUmat|GPUmat]]
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* [[MATLAB|MATLAB]]
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* [[NVCC|NVCC]]
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* [[Programmation_GPU|Programmation GPU]]
  
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=== '''Références externes''' ===
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=== Références externes ===
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* [http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_2_downloads.html Site officiel de téléchargement de CUDA et du compilateur NVCC]
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* [http://developer.nvidia.com/cuda-downloads Site officiel de téléchargement de CUDA et du compilateur NVCC]
 
* [http://fr.wikipedia.org/wiki/CUDA CUDA sur Wikipédia]
 
* [http://fr.wikipedia.org/wiki/CUDA CUDA sur Wikipédia]
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* [http://developer.nvidia.com/suggested-reading CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming]

Version actuelle datée du 16 février 2018 à 11:12


CUDA Logo.jpg

CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une technologie de GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), c'est-à-dire qui permet l'utilisation d'un ou plusieurs processeurs graphiques (GPU) pour exécuter des calculs généraux habituellement exécutés par le processeur central (CPU).

CUDA désigne également une extension du langage C qui permet la programmation des GPU à architecture CUDA.

Guide

Pour démarrer à programmer en CUDA

Pour une introduction au language CUDA et à la programmation sur GPU en général, consultez les présentations suivantes :

Documents de référence utiles

Plusieurs documents de référence, fournis avec chaque installation de CUDA, sont disponibles dans le répertoire /usr/local/cuda/cudaX/doc/, où le "X" de cudaX compte pour la version de CUDA désirée, par exemple cuda31. Voici une courte liste des documents qui risquent de vous être les plus utiles :

N.B. : Les documents proposés par les liens ci-haut sont tirés de la version 3.2.9 de CUDA.

Exemples

Voici quelques exemples pour vous aider à démarrer avec CUDA :

Voir aussi

Articles connexes

Références externes

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