Le contenu du présent tutoriel est tiré en grande partie de la session de formation intensive sur OpenACC tenue à la [http://www.gputechconf.com/ GPU Technology Conference 2016]. OpenACC (pour ''Open Accelerators'') est une interface de programmation API servant à porter du code sur des accélérateurs tels que des processeurs graphiques (GPUs pour ''grapical programming units'') et des coprocesseurs. Ce standard de programmation pour le calcul parallèle a été développé par Cray, CAPS, NVIDIA et PGI. À l'instar d'[[OpenMP/fr|OpenMP]], le code C, C++ ou Fortran est annoté par le programmeur pour identifier les parties que le compilateur doit paralléliser. SHARCNET offre un tutoriel de formation autonome; cliquez sur [https://training.sharcnet.ca/courses/enrol/index.php?id=173 Introduction to GPU Programming]. {{Prerequisites |title=Prérequis |content= Ce tutoriel démontre comment utiliser OpenACC pour accélérer des programmes en C, C++ ou Fortran; une bonne connaissance d'un de ces langages vous permettra de tirer meilleur profit des exercices. }} {{Getready |title=Avant de commencer |content= Téléchargez les exemples à partir du [https://github.com/calculquebec/cq-formation-openacc répertoire Github]. }} == Plan des leçons== * [[OpenACC Tutorial - Introduction/fr|Introduction]] * [[OpenACC_Tutorial_-_Profiling/fr|Profileurs]] * [[OpenACC_Tutorial_-_Adding_directives/fr|Ajouter des directives]] * [[OpenACC Tutorial - Data movement/fr|Mouvement des données]] * [[OpenACC Tutorial - Optimizing loops/fr|Optimiser les boucles]] == Références == * [https://www.openacc.org/sites/default/files/inline-files/openacc-guide.pdf OpenACC Programming and Best Practices Guide (PDF)] * [https://www.openacc.org/sites/default/files/inline-files/API%20Guide%202.7.pdf OpenACC API 2.7 OpenACC 2.15 Reference Guide (PDF)] * [https://developer.nvidia.com/blog/getting-started-openacc/ Getting Started with OpenACC] * [https://docs.nvidia.com/hpc-sdk/pgi-compilers/legacy.html PGI Compiler] * [http://www.pgroup.com/resources/pgprof-quickstart.htm PG Profiler] * [http://docs.nvidia.com/cuda/profiler-users-guide/index.html#visual-profiler NVIDIA Visual Profiler]