Démo pratique : StdPar et Nsight

Sommaire

🌟 Introduction

• Contexte et objectif
• Aperçu des exercices

🛠️ Exercice 1 : Compilation et exécution sur CPU

• Instructions pour compiler et exécuter le code sur CPU
• Configuration requise
• Procédure pas à pas
• Avantages et inconvénients

🚀 Exercice 2 : Compilation et exécution sur GPU

• Instructions pour compiler et exécuter le code sur GPU
• Configuration requise
• Procédure pas à pas
• Avantages et inconvénients

🔍 Analyse du profil GPU

• Utilisation de nsight systems pour analyser les activités GPU
• Interprétation des résultats
• Suggestions pour optimiser les performances

📊 Exemple en C++

• Description de l'exemple en C++
• Instructions pour compiler et exécuter le code
• Collecte de profil avec nsight systems

❓ FAQ

• Est-il possible d'exécuter certaines parties du code sur CPU et d'autres sur GPU?
• Impact de l'utilisation d'instructions OpenMP lors de la compilation sans options OpenMP

🌟 Introduction

Dans cet article, nous aborderons les exercices pratiques liés à l'ouverture d'OpenACC et CUDA, en mettant l'accent sur la compilation et l'exécution du code sur différents processeurs.

Contexte et objectif Les exercices présentés visent à familiariser les utilisateurs avec la compilation et l'exécution de code parallèle en utilisant différentes langues de programmation. Nous couvrirons les étapes nécessaires pour exécuter le code à la fois sur CPU et sur GPU, en fournissant des instructions détaillées et des conseils pratiques.

Aperçu des exercices Nous débuterons par un aperçu des exercices disponibles, suivis d'une explication détaillée de chaque étape à suivre pour chaque exercice.

🛠️ Exercice 1 : Compilation et exécution sur CPU

Instructions pour compiler et exécuter le code sur CPU Pour exécuter le code sur CPU, certaines étapes préliminaires sont nécessaires. Assurez-vous de suivre les instructions fournies pour une exécution réussie.

Configuration requise Nous discuterons des exigences matérielles et logicielles nécessaires pour exécuter le code sur CPU.

Procédure pas à pas Nous fournirons une procédure détaillée, étape par étape, pour compiler et exécuter le code sur CPU. Cette section comprendra également des recommandations pour maximiser l'efficacité du processus.

Avantages et inconvénients Nous examinerons les avantages et les inconvénients de l'exécution du code sur CPU, en mettant en évidence les principaux points à considérer.

🚀 Exercice 2 : Compilation et exécution sur GPU

Instructions pour compiler et exécuter le code sur GPU La compilation et l'exécution du code sur GPU nécessitent une configuration spécifique. Suivez attentivement les instructions fournies pour obtenir des résultats optimaux.

Configuration requise Nous discuterons des exigences matérielles et logicielles spécifiques pour exécuter le code sur GPU.

Procédure pas à pas Nous fournirons une procédure détaillée pour compiler et exécuter le code sur GPU, en mettant en évidence les étapes critiques à suivre.

Avantages et inconvénients Nous évaluerons les avantages et les inconvénients de l'exécution du code sur GPU, en soulignant les performances améliorées et les limitations potentielles.

🔍 Analyse du profil GPU

Utilisation de nsight systems pour analyser les activités GPU Nous expliquerons comment utiliser nsight systems pour collecter et analyser les profils GPU, offrant ainsi des informations précieuses sur les performances et les inefficacités potentielles.

Interprétation des résultats Nous passerons en revue les résultats de l'analyse du profil GPU, en mettant en évidence les points clés à prendre en compte pour optimiser les performances du code.

Suggestions pour optimiser les performances Nous proposerons des suggestions et des meilleures pratiques pour améliorer les performances du code, basées sur l'analyse du profil GPU.

📊 Exemple en C++

Description de l'exemple en C++ Nous présenterons un exemple en C++ illustrant l'utilisation de parallélisme pour effectuer des calculs efficaces.

Instructions pour compiler et exécuter le code Nous fournirons des instructions détaillées pour compiler et exécuter l'exemple en C++, mettant en évidence les concepts clés à retenir.

Collecte de profil avec nsight systems Nous expliquerons comment utiliser nsight systems pour collecter des profils de performance pour l'exemple en C++, offrant ainsi des informations utiles pour l'optimisation du code.

❓ FAQ

Est-il possible d'exécuter certaines parties du code sur CPU et d'autres sur GPU? En l'état actuel, cette option n'est pas prise en charge. Cependant, nous sommes ouverts aux suggestions et aux cas d'utilisation spécifiques.

Impact de l'utilisation d'instructions OpenMP lors de la compilation sans options OpenMP Nous clarifierons l'impact de l'utilisation d'instructions OpenMP lors de la compilation sans options OpenMP, offrant ainsi une compréhension approfondie de la manière dont cela affecte le processus de compilation.

Cet article fournit un guide complet pour la compilation, l'exécution et l'analyse de performances de code parallèle en utilisant OpenACC, CUDA et C++, offrant ainsi une ressource précieuse pour les développeurs cherchant à améliorer leurs compétences en programmation parallèle.