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 qui permet l'utilisation d'un ou plusieurs processeurs graphiques (GPU) pour exécuter des calculs généraux habituellement exécutés par le processeur central (CPU).  
 
'''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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=== Pour démarrer à programmer en CUDA ===
 
=== Pour démarrer à programmer en CUDA ===
  
Pour une introduction au language CUDA et à la programmation sur GPU en général, consultez les présentations suivantes:
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Pour une introduction au language CUDA et à la programmation sur GPU en général, consultez les présentations suivantes :
  
 
* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/Presentation2010.pdf Séminaire sur la programmation GPU donné au DMS le 4 octobre 2010]
 
* [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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=== 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:
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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;:
  
 
* [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]
 
* [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/CUFFT_Library.pdf ''CUFFT Library'' -  Guide de référence de la librairie ''CUDA Fast Fourier Transform'']
 
* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/CUFFT_Library.pdf ''CUFFT Library'' -  Guide de référence de la librairie ''CUDA Fast Fourier Transform'']
  
'''N.B.:''' Les documents proposés par les liens ci-haut sont tirés de la version 3.2.9 de CUDA.
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== Exemples ==
 
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Voici quelques exemples pour vous aider à démarrer avec CUDA:
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Voici quelques exemples pour vous aider à démarrer avec CUDA&nbsp;:
  
 
* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddVec.cu Addition de vecteurs/matrices avec code CUDA]
 
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== Voir aussi ==
 
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=== '''Articles connexes''' ===
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=== Articles connexes ===
 
* [[logiciels|Logiciels au DMS]]
 
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* [[GPUmat|GPUmat]]
 
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* [[Jacket|Jacket]]
 
 
* [[MATLAB|MATLAB]]
 
* [[MATLAB|MATLAB]]
 
* [[NVCC|NVCC]]
 
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* [[Programmation_GPU|Programmation GPU]]
 
* [[Programmation_GPU|Programmation GPU]]
  
=== '''Références externes''' ===
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=== Références externes ===
 
* [http://developer.nvidia.com/cuda-downloads Site officiel de téléchargement de CUDA et du compilateur NVCC]
 
* [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]
 
* [http://developer.nvidia.com/suggested-reading CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming]
 
* [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


La dernière modification de cette page a été faite le 16 février 2018 à 11:12.