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formation:cbp20190606gpu [2019/06/05 18:03] equemene [Prérequis en matériel, logiciel et humain] |
formation:cbp20190606gpu [2019/06/06 18:34] equemene [CBP 2019 : le GPU par la pratique] |
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====== CBP 2019 : le GPU par la pratique ====== | ====== CBP 2019 : le GPU par la pratique ====== | ||
- | Cette session pratique accompagne le cours du 6 juin au matin réalisé par Emmanuel Quémener. | + | Cette session pratique accompagne le [[http://www.cbp.ens-lyon.fr/emmanuel.quemener/documents/PresentationGPU_190606_EQ.pdf|cours]] du 6 juin au matin réalisé par Emmanuel Quémener. |
===== Déroulement de la journée ===== | ===== Déroulement de la journée ===== | ||
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Comme nous l'avons vu dans l'introduction sur le GPU, leur programmation peut-être réalisée par différentes voies. La première, pour les périphériques Nvidia, est d'utiliser l'environnement CUDA. Le problème sera qu'il est impossible de réexploiter votre programme sur une autre plate-forme (un CPU) ou la comparer avec d'autres GPU. [[https://www.khronos.org/opencl/|OpenCL]] reste une approche beaucoup plus polyvalente ! | Comme nous l'avons vu dans l'introduction sur le GPU, leur programmation peut-être réalisée par différentes voies. La première, pour les périphériques Nvidia, est d'utiliser l'environnement CUDA. Le problème sera qu'il est impossible de réexploiter votre programme sur une autre plate-forme (un CPU) ou la comparer avec d'autres GPU. [[https://www.khronos.org/opencl/|OpenCL]] reste une approche beaucoup plus polyvalente ! | ||
- | Sur les stations du CBP, la majorité des implémentations de OpenCL sont disponibles, autant sur CBP que sur GPU. | + | Sur les stations du CBP, la majorité des implémentations de OpenCL sont disponibles, autant sur CPU que sur GPU. |
La commande ''clinfo'' récupère des informations liées à tous les périphériques OpenCL disponibles. | La commande ''clinfo'' récupère des informations liées à tous les périphériques OpenCL disponibles. |