Performance des calculs avec des accès mémoire par motifs sur GPU

Pierre Aubert

Prérequis

Compilateur

Nous allons utiliser le compilateur G++ 11 ou une version plus récente. Si vous êtes coincés avec un G++ plus vieux (même si un G++ 8 ou 9 fera l'affaire ^{notePour des compilateurs plus vieux que GCC-5 nous choisirons naturellement l'adjectif antique qui est bien plus approprié.}) vous pouvez l'installer avec Anaconda (dans un environnement propre à ce tutorial) :

conda install gcc9

Outils de compilation

Nous utiliserons CMake et Make pour compiler nos programmes et effectuer nos tests de performance.

Outil pour afficher les résultats

Nous utiliserons Gnuplot pour afficher les résultats de nos tests.

Outil de gestion des versions

Nous utiliserons Git pour gérer les versions des programmes et pour récupérer les dépendences qui nous permettront de gagner du temps.

Correction des exemples

La correction des exemples :

TestCudaCapabilities.tar.gz.
GrayScottGpuCuda.tar.gz.
TestNvcpp.tar.gz.
TestNvcppLib.tar.gz.
TestNvcppMultipleFile.tar.gz.
GrayScottGpuNvcppVector.tar.gz.