Différences entre les versions de « NVCC »
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== Voir aussi == | == Voir aussi == | ||
| − | === | + | === Articles connexes === |
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* [[logiciels|Logiciels au DMS]] | * [[logiciels|Logiciels au DMS]] | ||
* [[CUDA|CUDA]] | * [[CUDA|CUDA]] | ||
| + | * [[G95|G95]] | ||
| + | * [[GCC|GCC]] | ||
| + | * [[GPUmat|GPUmat]] | ||
| + | * [[NAGWare f95|NAGWare f95]] | ||
| + | * [[Programmation_GPU|Programmation GPU]] | ||
| − | === | + | === Références externes === |
| − | * [http://developer.nvidia.com/ | + | * [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] | ||
Version actuelle datée du 16 février 2018 à 11:12
NVCC, abréviation de Nvidia C Compiler, est le compilateur faisant partie de la trousse CUDA permettant de compiler du code fonctionnant sur les cartes graphiques à GPU de Nvidia. NVCC utilise le compilateur GCC pour la compilation du code C.
Guide
Utilisation du compilateur
Pour compiler un fichier avec NVCC, entrez la commande suivante dans une fenêtre de terminal:
nvcc [options] NOM_FICHIER
où [options] est une suite d'options à la compilation et où NOM_FICHIER est le nom du fichier à compiler. Afin de connaître les options disponibles, entrez
nvcc --help
dans une fenêtre de terminal.
Un guide d'utilisation du compilateur, The CUDA Compiler Driver NVCC, est disponible avec chaque installation de CUDA et du compilateur NVCC. Au DMS, le guide se trouve dans /usr/local/cuda/cudaX/doc/nvcc.pdf où le "X" de cudaX désigne la version de CUDA et NVCC désirée. Par exemple, le guide de la version 3.2.9 de CUDA, disponible également ici, se trouve dans le répertoire /usr/local/cuda/cuda329/doc/.
Exemples
Pour compiler votre fichier source écrit en CUDA, par exemple ex1.cu, avec un minimum d'options, entrez
nvcc -o ex1 ex1.cu
L'option -o permet de spécifier à NVCC le nom souhaité pour le programme compilé (exécutable), ici simplement ex1.
Sur la page CUDA, des exemples de programmes écrits en CUDA sont disponibles.