Translations:CUDA tutorial/1/fr

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Introduction

Dans ce tutoriel, nous présentons le composant de calcul hautement parallèle qu'est le processeur graphique (ou GPU pour graphics processing unit) et nous abordons le modèle CUDA avec quelques-unes de ses librairies numériques utilisées en calcul de haute performance.

Prérequis

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.


Objectifs d'apprentissage
  • Comprendre l'architecture d'un GPU;
  • Comprendre le déroulement d'un programme CUDA;
  • Comprendre et gérer les différents types de mémoires GPU;
  • Écrire et compiler un exemple de code CUDA.


Qu'est-ce qu'un GPU?

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.