Bonjour GPU : votre premier fichier .cu
Construisez et exécutez un programme CUDA minimal.
Bonjour GPU : votre premier fichier .cu est une leçon CUDA Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage CUDA Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours CUDA Academy comprend 4 leçons au total.
Votre premier fichier .cu
Il est temps de construire quelque chose de concret. Un programme CUDA se trouve dans un fichier .cu, qui peut contenir côte à côte du code CPU et du code GPU. 🎉
Inclure l’en-tête
La plupart des exemples CUDA commencent par l’inclusion d’en-têtes standard. L’en-tête d’exécution CUDA est inclus automatiquement par nvcc ; iostream suffit donc souvent.
#include <cstdio>Marquer un noyau
Une fonction qui s’exécute sur le GPU est un noyau. Vous la marquez avec le qualificateur __global__ afin que nvcc la compile pour le périphérique.
__global__ void hello() {
}Afficher depuis le GPU
Dans le noyau, vous pouvez appeler printf comme sur le CPU. Chaque thread du GPU qui l’exécute produit sa propre ligne de sortie.
__global__ void hello() {
printf("Hello from GPU\n");
}La syntaxe de lancement
Pour exécuter un noyau, vous utilisez le lancement entre trois chevrons. Les nombres qu’ils contiennent déterminent le nombre de blocs et de threads qui l’exécuteront.
hello<<<1, 1>>>();Les lancements sont asynchrones
Le lancement d’un noyau renvoie immédiatement le contrôle pendant que le GPU travaille en arrière-plan. Le CPU poursuit son exécution, ce qui est puissant, mais peut être surprenant au début.
Attendre le GPU
Pour cette raison, vous devez synchroniser avant la fin du programme ; sinon, la sortie de printf risque de ne jamais apparaître à l’écran.
cudaDeviceSynchronize();Assembler le tout
Votre fonction main lance le noyau, puis attend. C’est toute la structure de base d’un programme CUDA fonctionnel.
int main() {
hello<<<1, 1>>>();
cudaDeviceSynchronize();
}Le compiler
Enregistrez le fichier sous le nom hello.cu et compilez-le avec nvcc, en nommant le programme produit avec l’option -o.
nvcc hello.cu -o helloL’exécuter
Exécutez maintenant le programme. Si Hello from GPU s’affiche, cela signifie que votre code s’est réellement exécuté sur le périphérique. C’est votre première sortie GPU ! 🚀
./helloDe nombreux threads à la fois
Augmentez le lancement à plusieurs threads et vous verrez le message s’afficher plusieurs fois, une ligne par thread. Voilà le parallélisme réel en action.
hello<<<1, 8>>>();Vérification rapide
Un détail peut faire réussir ou échouer ce programme.
Récapitulatif
Vous avez écrit un véritable programme CUDA : un noyau __global__, un lancement entre trois crochets et une synchronisation. Compilez-le avec nvcc, exécutez-le et le GPU vous salue. Félicitations ! 🎓
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Bonjour GPU : votre premier fichier .cu » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Bonjour GPU : votre premier fichier .cu » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours CUDA Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours CUDA Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Bonjour GPU : votre premier fichier .cu » ?
Construisez et exécutez un programme CUDA minimal. Tu pratiques CUDA Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer CUDA Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. CUDA Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Bonjour GPU : votre premier fichier .cu » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon CUDA Academy ?
Oui. Chaque leçon CUDA Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Versions du pilote, de l’environnement d’exécution et de la boîte à outils
- Lire nvidia-smi comme un professionnel
- Compiler avec nvcc
- Bonjour GPU : votre premier fichier .cu