C++, Qt, OpenGL, CUDA

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====== Algorithmique pour la programmation parallèle ======

SoA (structure of array) et AoS (array of structure)

===== Double et simple précision =====

Impact sur l’occupation mémoire, sur les performances, sur la précision des résultats (stabilité algorithmique). Nombre cores disponibles selon la précision (utiliser deviceQuery) et l’architecture. Minimum capacité CUDA 1.3 ou supérieure.

{{ :560-1_simple_and_double_precision.png |}}

<note legende>Single and double precision en fonction de CC</note>

Comment changer la précision sur CUDA ?

En utilisant les options de compilation de PTX (nvcc). Minimum pour la double précision : Compute Capabilities 1.3. Compiler le code CUDA avec « sm_13 ».

« map_f64_to_f32 » permet de forcer l’utilisation en 32 bits lorsque le GPU ne supporte pas la double précision.

Améliorer la ré-utilisabilité en utilisant les options de compilation

===== Code de correction des erreurs =====

Error-correcting code (ECC) : correction du code pour éviter les erreurs. Pas sur tous les processeurs. Impact sur l’occupation mémoire, sur les performances, sur la précision des résultats (stabilité algorithmique). Teste par cudaDeviceProp.ECCEnabled

===== Libs cuda =====

{{ :cufft_cublas_cuda_6.png |}}

utilisation automatique de gpu ou cpu. Possibilité de changer directement le link d'une appli existante utilisant BLAS3 pour utiliser NVBLAS

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