Outils de développement de logiciels

Initiation à la programmation GPU

• Webinaires et didacticiels vidéo/audio clairs et modulables
• Intégration complète de la documentation CUDA, incluant des guides sur Fermi
• NVIDIA et l’Université de l’Illinois s’allient pour présenter le premier manuel de programmation des processeurs massivement parallèles: David Kirk, NVIDIA et Dr. Wen-mei Hwu, University of Illinois

Assistance avec CUDA

• Rendez-vous sur les forums CUDA
• Inscrivez-vous en tant que développeur CUDA
• Signalez des bugs et obtenez un accès anticipé aux nouvelles sorties logicielles

Outils de développement

• Pilotes pour les GPU Tesla
• Compilateur CUDA C et C++ pour les GPU
• Inclut un débogueur CUDA GDB et l’outil CUDA Visual Profiler
• Pilotes OpenCL, outil Visual Profiler, échantillons SDK et bien plus encore
• Compilateur PGI CUDA Fortran
• NVIDIA Parallel NSight : outil de développement GPU basé sur Visual Studio IDE (anciennement appelé "Nexus")

Échantillons de code et bibliothèques

• Fournis par NVIDIA
• Échantillons SDK CUDA
• Bibliothèque CUDA BLAS (partie du Kit d’outils)
• Bibliothèque CUDA FFT (partie du Kit d’outils)
• Vecteur de multiplication de matrices creuses développé par NVIDIA : Code, Dossier 1, Dossier 2
• Accès anticipé au logiciel NPP (NVIDIA Performance Primitives), orienté vers le traitement d’images et de vidéos
• Remarque : CUDA 4.1 RC est disponible dès maintenant pour tous les développeurs CUDA enregistrés.
• Fournis par tierces parties
• Bibliothèque CUDA de données parallèles primitives (cuDPP)
• Outils CULA : LAPACK sur les GPU CUDA, développé par EM Photonics
• MAGMA : LAPACK sur les GPU CUDA et les CPU multi-cœurs, développé par le groupe de recherche de Jack Dongarra
• Gradient conjugué préconditionné Jacobi
• GPULib : bibliothèque de fonctions mathématiques pour IDL et MATLAB
• Bibliothèque de GPU "VSIPL" (Vector Signal Image Processing Library)
• Bibliothèque "Computer Vision & imaging"
• OpenCurrent : bibliothèque open-source pour les résolveurs d’équations PDE (équations différentielles partielles) accélérés par CUDA sur les grilles régulières
• libSVM sur CUDA et les GPU
• Multisvm : Multiclass SVM sur CUDA
• cuSVM : implémentation CUDA pour régression et classification des vecteurs de support

Compilateurs d’auto-parallélisation (utilisant des directives)

• Compilateur d’auto-parallélisation de PGI pour Fortran et C vers CUDA C
• Compilateur d’auto-parallélisation de CAPS HMPP pour C et Fortran vers CUDA C

Support de MATLAB, Mathematica, R et LabView

• MATLAB
• MathWorks : calcul par le GPU sous MATLAB avec les GPU NVIDIA
• Plug-in Jacket CUDA pour MATLAB
• GPULib : bibliothèque de fonctions mathématiques pour MATLAB et les bindings IDL
• Mathematica
• Programmation CUDA avec Wolfram Mathematica
• Plug-in Mathematica pour CUDA
• Intégration du calcul par le GPU dans l’environnement statistique R
• Bibliothèque de GPU CUDA pour LabVIEW de National Instruments
• Exploitation utilisateur de CUDA avec LabVIEW CVI

Support de Fortran, Java, Python, C++, .NET, F#

• Fortran
• Compilateur PGI CUDA Fortran
• Outil de traduction Fortran vers C pour CUDA
• FLAGON : bibliothèque Fortran 95 pour GPU Numerics
• Outil Python wrapper pour CUDA : PyCUDA
• Outil Java wrapper

• jCUDA : Java pour CUDA
• Bindings pour CUDA BLAS et FFT
• JaCUDA

• Intégration .NET pour CUDA
• Thrust : bibliothèque de modèles C++ pour CUDA
• CuPP : framework C++ pour CUDA
• Libra : couche d’abstraction C/C++ pour CUDA
• F# pour CUDA

Outils de productivité et de cluster

• Support d’Eclipse pour CUDA
• Calculateur d’occupation pour CUDA
• Outil Rocks Rolls pour CUDA développé par ClusterCorp
• Outil de gestion des clusters de calcul pour les GPU Tesla
• PBS Works pour les GPU Tesla
• Penguin Computing Scyld

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