Tutoriel : Approfondissons CUDA !

Ou les techniques avancées pour le développement sur processeur graphique, par Thibaut Cuvelier

Bonjour,

Quelques temps après vous avoir proposé une introduction à C pour CUDA (simplement dit CUDA), voici maintenant un approfondissement de l'extension de NVIDIA au C pour la gestion du GPU via CUDA.

Vous aviez appris simplement les techniques de base de l'utilisation du GPU et les bases matérielles de ce GPU. Vos kernels étaient fonctionnels, mais pas optimisés. Vous connaissiez un peu l'architecture du processeur sur lequel sont exécutées vos kernels, mais pas comment exploiter ces connaissances pour tirer le meilleur du processeur.

Après avoir lu cet article, vous serez plus à même d'utiliser ces connaissances pour mieux utiliser le matériel.

On ne se limitera pas à cela : vous apprendrez aussi à utiliser des bibliothèques se basant sur CUDA. D'une manière plus simple, vous utiliserez aussi efficacement le matériel.

Voici l'article : CUDA approfondi.

Pour ceux qui ont lu l'article, qu'en pensez-vous ? Y a-t-il des choses que vous n'avez pas compris, que vous ne trouvez pas claires ? Avez-vous repéré des erreurs ? Vous pouvez les communiquer ici.

Pour tous : a-t-on besoin d'optimiser ses kernels CUDA ? Dans tous les cas ? Même si cela est utile, est-ce une étape obligée ?
Quelles sont les techniques que vous employez ou prévoyez employer pour optimiser vos applications basées sur CUDA ? Prévoyez-vous d'utiliser en ce but un compilateur Fortran pour CUDA, proposé par PGI ?