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Introduction au calcul parallèle

Initiez-vous au calcul par le GPU et trouvez la solution adaptée à vos besoins. Choisissez une bibliothèque accélérée par GPU, intégrez des directives GPU dans votre code ou créez vos propres algorithmes parallèles. Vous pouvez également combiner les méthodes suivantes pour accélérer vos applications :

 

Téléchargez le kit d'outils CUDA

Développez vos applications avec le
calcul par le GPU et la puissante
architecture Kepler
 

Bibliothèques accélérées par GPU

Choisissez une bibliothèque accélérée par GPU pour remplacer votre bibliothèque MKL, IPP, FFTW ou autre.

Bibliothèques :

 
 

Algèbre linéaire :

 
 

Traitement des signaux et des images :

 
 

Autres bibliothèques accélérées par GPU >

Directives GPU

Parallélisez les boucles de votre code C ou Fortran en utilisant des directives OpenACC.

Directives OpenACC pour les accélérateurs

OpenACC Directives
  • Accessibilité : insérez facilement des algorithmes d’optimisation dans votre code.
  • Polyvalence : pour CPU ou GPU.
  • Puissance : profitez de la puissance de l’accélération GPU.
 
 

Inscrivez-vous pour un essai gratuit de 30 jours >

Langages de programmation

Développez vos propres applications parallèles et bibliothèques avec le langage de programmation de votre choix.

CUDA C/C++

CUDA C/C++
Accélération GPU pour les applications C/C++
 
 

CUDA Fortran

CUDA Fortran
Accélération GPU pour les applications Fortran
 
 

Accélérez également vos
applications avec :

  • Python
  • .NET
  • Others
 
 

Plus de langages de programmation >

 
 
 
 
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