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Présentation des alternatives et compléments à CUDA
2/ Installer de CUDA
Install le driver de CUDA
Installer NSIGHT
Explorer les exemples d'application
Les capacités des cartes graphiques installées
3/ Premiers pas avec CUDA
L'exécution d'une fonction kernel
La création et l'appel d'une fonction kernel
Les transferts de mémoire entre le host et le GPU
L'exécution asynchrone d'une séquence de code GPU
Le débogage du code exécuté sur le GPU
4/ Les différentes options de mémoire de CUDA
La mémoire partagée à l'intérieur d'un bloc de threads, les différentes options
L'optimisation entre la mémoire consacrée aux données et la taille du code à exécuter
Les allocations mappées entre la mémoire du host et la mémoire de la carte graphique
L'utilisation de la mémoire portable entre le host et plusieurs cartes graphiques
5/ Les autres utilisations de CUDA
Streams, exécution en parallèle sur différentes cartes graphiques
Utiliser CUDA en C++ avec Thrust
Les alternatives ou compléments à CUDA comme le C++ AMP, OpenCL, OpenAPP
6/ Conclusion
Le champ d'usage de l'utilisation du GPU comme alternative au CPU
Recommandations
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public cible
Public cible
Concepteurs
Développeurs d'applications
Architectes logiciels
Dates
Dates
Du 17 au 19 Avril 2024
Du 07 au 09 Août 2024
Du 11 au 13 Déc. 2024
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