Présentation et installation de CUDA

1. Présentation de CUDA

Qu'est-ce que CUDA

CUDA est une plate-forme informatique parallèle et un modèle de programmation développé par NVIDIA qui permet aux développeurs d'utiliser des GPU pour accélérer le calcul. À l'aide de CUDA, vous pouvez exécuter des tâches de calcul massivement parallèles sur le GPU, ce qui peut améliorer considérablement les performances de calcul.

Avantages de CUDA

Par rapport à l'informatique CPU traditionnelle, CUDA présente les avantages suivants :

1. Capacité de traitement parallèle renforcée : le GPU possède des milliers de cœurs de traitement, qui peuvent gérer un grand nombre de tâches parallèles en même temps, tandis que le CPU n'a que des dizaines de cœurs.
2. La vitesse de calcul des éléments de liste est plus rapide : le GPU a une fréquence d'horloge plus élevée que le CPU, il peut donc effectuer les tâches de calcul plus rapidement.
3. Une plus grande bande passante mémoire : les GPU ont une plus grande bande passante mémoire que les processeurs, ce qui permet une lecture et une écriture plus rapides des données.
4. Plus de programmabilité : CUDA fournit un modèle de programmation pratique qui permet aux développeurs d'utiliser facilement les GPU pour le calcul parallèle.

2. Installez CUDA

Télécharger CUDA

Pour installer CUDA, vous devez d'abord télécharger CUDA Toolkit sur le site officiel de NVIDIA. Vous pouvez trouver la dernière version de la boîte à outils CUDA à l'adresse : https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

Installer la boîte à outils CUDA

Après avoir téléchargé CUDA Toolkit, vous devez suivre les étapes ci-dessous pour l'installer :

1. Double-cliquez sur le programme d'installation téléchargé et suivez les instructions pour l'installer. Si vous installez CUDA Toolkit pour la première fois, il est recommandé de sélectionner l'option d'installation "Personnalisée" afin de pouvoir choisir les composants à installer.
2. Dans la boîte de dialogue "Options d'installation personnalisée", sélectionnez les composants que vous souhaitez installer. Il est recommandé d'installer les composants suivants :

• CUDA Toolkit : les principaux composants de CUDA, y compris le compilateur CUDA, la bibliothèque d'exécution CUDA, etc.
• Exemples CUDA : exemples de programmes CUDA, y compris certains exemples de programmes qui illustrent la programmation CUDA.
• Intégration CUDA Visual Studio : Utilisé pour intégrer CUDA dans Visual Studio.

3. Cliquez sur le bouton "Installer" pour commencer l'installation de CUDA Toolkit.

Installer CLion

CLion est un environnement de développement intégré multiplateforme pour le développement C++, qui peut intégrer l'environnement de développement CUDA. Vous pouvez trouver la dernière version de CLion sur : https://www.jetbrains.com/clion/download/

Installer le plug-in CUDA

Après avoir installé CLion, vous devez installer un plugin appelé "CUDA", qui vous permet de faire du développement CUDA dans CLion. Pour installer le plugin CUDA, suivez les étapes ci-dessous :

1. Ouvrez CLion, sélectionnez le menu "Fichier" -> "Paramètres".
2. Dans la boîte de dialogue Paramètres, sélectionnez l'onglet Plugins.
3. Recherchez "CUDA" dans la fenêtre Marketplace, trouvez le plug-in "CUDA" et cliquez sur le bouton "Installer" pour l'installer.
4. Une fois l'installation terminée, redémarrez CLion.

3. Créer un projet CUDA

Après avoir installé le plug-in CUDA, vous pouvez créer un nouveau projet CUDA pour commencer à écrire du code CUDA. Suivez les étapes ci-dessous :

1. Ouvrez CLion, sélectionnez le menu "Fichier" -> "Nouveau projet".
2. Dans la boîte de dialogue Nouveau projet, sélectionnez le type de projet CUDA Executable.
3. Entrez un nom de projet et un chemin, puis cliquez sur le bouton "Créer".
4. Dans la boîte de dialogue "Nouveau projet", sélectionnez l'option "Fichier unique" et entrez un nom de fichier (par exemple, main.cu).
5. Dans le fichier "main.cu", saisissez le code suivant :

#include <stdio.h>
__global__ void helloCUDA()
{
    
    
    printf("Hello CUDA from GPU!\n");
}
int main()
{
    
    
    helloCUDA<<<1,1>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

6. Cliquez sur le bouton "Exécuter" et vous devriez voir la sortie "Hello CUDA from GPU!" dans CLion.