CUDA

Aus Physik
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Eine zukunftsträchtigere Alternative zu CUDA wäre OpenCL.

Programmieren

Das CUDA Toolkit ist derzeit unter dem Pfad

 /afs/itp.tugraz.at/opt/cuda/3.0/

installiert. Dort ist zusätzlich das CUDA SDK (software development kit) installiert; das sie mit "sh /afs/itp.tugraz.at/opt/cuda/3.0/gpucomputingsdk_3.0_linux.run" ausführen müssen. Das SDK erzeugt in ihrem Homedirecory ein Verzeichnis "NVIDIA_GPU_Computing_SDK". Bevor sie die Beispiele unter "NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/src/" kompilieren können, müssen sie im SDK die Supportlibraries bauen:

 cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/C/common
 make
 cd ~/NVIDIA_GPU_Computing_SDK/shared 
 make

Ausführen

Für CUDA geeignete Grafikkarten sind derzeit in den Rechnern faepop25, faepop26 und faepop27 installiert.

Zum Ausführen der fertigen Programme müssen sie noch angeben, wo die dynamischen Libraries gefunden werden; dazu ist unter Linux die Environment-Variable LD_LIBRARY_PATH zuständig. Der Aufruf könnte folgendermaßen aussehen:

 LD_LIBRARY_PATH=/afs/itp.tugraz.at/opt/cuda/3.0/cuda/lib64/  C/bin/linux/release/simpleCUFFT

oder

 export LD_LIBRARY_PATH=/afs/itp.tugraz.at/opt/cuda/3.0/cuda/lib64/ 
 C/bin/linux/release/simpleCUFFT

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