Découvrir et mettre en oeuvre CUDA (2e partie)

Si votre PC est équipé d'une GPU NVidia, la librairie CUDA vous permet d'en faire un monstre de calcul parallèle. Nous continuons la découverte des bases de la programmation CUDA commencée le mois dernier.

CUDA est une librairie de programmation parallèle. Une de plus ? Pas tout à fait... Tandis que les librairies de programmation parallèles "classiques" vont répartir le travail sur les CPU présentes sur une machine ou même un cluster de machines, avec une planification logicielle, CUDA se propose d'exploiter les extraordinaires ressources des co-processeurs graphiques, ou GPU, NVidia. En effet, alors qu'un PC dernier cri se verra doté d'un Microprocesseur à 4 coeurs, une carte graphique NVidia de milieu de gamme au moment de la rédaction de cet article, une 8800 GT par exemple, va comporter 14 multiprocesseurs.
Un multiprocesseur est un ensemble de 8 processeurs simples. Au total, vous disposez, l'auriez vous soupçonné, d'une unité de calcul à 112 processeurs, ce qui est 28 fois plus puissant que votre CPU dernier cri. 28 fois plus puissant ? En fait bien plus que cela, car si les librairies de calcul parallèle classiques planifient et synchronisent les threads de manière logicielle, ce travail est essentiellement effectué directement par la GPU, au niveau matériel, ce qui induit des performances sans équivalent. Entrons un peu plus dans les détails. Les multiprocesseurs disposent de 8192 registres à partager entre les threads.

Frédéric Mazué

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