README

   1 CUDA/Ada
   2 ========
   3
   4 CUDA/Ada is an Ada binding to NVIDIA's CUDA parallel computing platform and
   5 programming model. This project was developed during the course of the master
   6 seminar "Progam Analysis and Transformation" at the University of Applied
   7 Sciences Rapperswil.
   8
   9
  10 Licence
  11 -------
  12 --------------------------------------------------------------------------------
  13 Copyright (C) 2011 Reto Buerki <reet@codelabs.ch>
  14 Copyright (C) 2011 Adrian-Ken Rueegsegger <ken@codelabs.ch>
  15 University of Applied Sciences Rapperswil
  16
  17 This program is free software: you can redistribute it and/or modify it under
  18 the terms of the GNU General Public License as published by the Free Software
  19 Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later
  20 version.
  21 --------------------------------------------------------------------------------
  22
  23
  24 Documentation
  25 -------------
  26 The paper about CUDA/Ada can be found here:
  27 http://www.codelabs.ch/cuda-ada/cuda-ada-article.pdf.
  28
  29
  30 Download
  31 --------
  32 The current development version of CUDA/Ada is available through its git
  33 repository:
  34
  35   $ git clone http://git.codelabs.ch/git/cuda-ada.git
  36
  37 A browsable version of the repository is also available here:
  38 http://git.codelabs.ch/?p=cuda-ada.git.
  39
  40
  41 Build
  42 -----
  43 To compile CUDA/Ada on your system, you need to have the following software
  44 installed:
  45
  46 * GNAT compiler:
  47   http://www.gnu.org/software/gnat/gnat.html
  48
  49 * Ahven (Test-Framework):
  50   http://ahven.stronglytyped.org/
  51
  52 * CUDA Toolkit for Linux 10.10:
  53   http://developer.nvidia.com/cuda-downloads
  54
  55 * NVIDIA Developer Drivers for Linux:
  56   http://developer.nvidia.com/cuda-downloads
  57
  58
  59 Testing
  60 -------
  61 CUDA/Ada contains an unit test suite which can be run by entering the following
  62 command:
  63
  64   $ make tests
  65
  66 Of course, you need a CUDA aware GPU for this to work.
  67
  68
  69 Benchmarks
  70 ----------
  71 CUDA/Ada provides benchmarking code that measures matrix addition and
  72 multiplication in Ada, CUDA/Ada and native CUDA C. The benchmarks can be run by
  73 issuing the following command:
  74
  75   $ make perf COUNT=10
  76
  77 This will print the cumulated execution times of ten successive matrix
  78 operations for the three different implementations.