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CUDA tutorial/fr: Difference between revisions
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[[Category:Software]] | [[Category:Software]] | ||
=Introduction= | =Introduction= | ||
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|title=Prérequis | |title=Prérequis | ||
|content= | |content= | ||
Ce tutoriel montre comment utiliser CUDA pour accélérer des programmes en C ou en C++ | Ce tutoriel montre comment utiliser CUDA pour accélérer des programmes en C ou en C++; une bonne connaissance d'un de ces langages vous permettra d’en tirer le meilleur profit. Si CUDA sert aussi aux programmes en Fortran, nous nous limiterons ici à CUDA pour C/C++ et utiliserons le terme CUDA C. Il s'agit essentiellement de produire des fonctions en C/C++ pouvant être exécutées par les CPUs et les GPUs. | ||
}} | }} | ||
{{Objectives | {{Objectives | ||
|title=Objectifs d'apprentissage | |title=Objectifs d'apprentissage | ||
|content= | |content= | ||
* Comprendre l'architecture d'un GPU | * Comprendre l'architecture d'un GPU | ||
* Comprendre le déroulement d'un programme CUDA | * Comprendre le déroulement d'un programme CUDA | ||
* Comprendre et gérer les différents types de mémoires GPU | * Comprendre et gérer les différents types de mémoires GPU | ||
* Écrire et compiler un exemple de code CUDA | * Écrire et compiler un exemple de code CUDA | ||
}} | }} | ||
=Qu'est-ce qu'un GPU?= | =Qu'est-ce qu'un GPU?= | ||
Un GPU (pour ''graphics processing unit'') | Un GPU (pour ''graphics processing unit'') est un processeur monopuce capable d'effectuer des calculs mathématiques rapidement pour produire des rendus d'images. | ||
Depuis quelques années, la puissance du GPU sert aussi à accélérer l'exécution de calculs intensifs dans plusieurs domaines de la recherche scientifique de pointe. | Depuis quelques années, la puissance du GPU sert aussi à accélérer l'exécution de calculs intensifs dans plusieurs domaines de la recherche scientifique de pointe. | ||
<div class="mw-translate-fuzzy"> | <div class="mw-translate-fuzzy"> | ||