JCUDATest.java

import jcuda.Pointer;
import jcuda.Sizeof;
import jcuda.driver.CUcontext;
import jcuda.driver.CUdevice;
import jcuda.driver.CUfunction;
import jcuda.driver.CUmodule;
import jcuda.driver.JCudaDriver;

public class JCUDATest {
    public static void main(String[] args) {
        // Initialisation JCuda
        JCudaDriver.cuInit(0);
        CUdevice device = new CUdevice();
        JCudaDriver.cuDeviceGet(device, 0);
        CUcontext context = new CUcontext();
        JCudaDriver.cuCtxCreate(context, 0, device);

        // Charger le module CUDA
        CUmodule module = new CUmodule();
        JCudaDriver.cuModuleLoad(module, "kernel.ptx");

        // Obtenir la fonction de descente de gradient
        CUfunction gradientDescent = new CUfunction();
        JCudaDriver.cuModuleGetFunction(gradientDescent, module, "gradientDescent");

        // Paramètres
        int numWeights = /* nombre de poids dans votre réseau */;
        float learningRate = 0.01f; // Taux d'apprentissage
        int batchSize = 32; // Taille du lot (batch size)

        // Allocation de mémoire GPU pour les poids, les entrées, les cibles, etc.
        Pointer d_weights = new Pointer();
        JCudaDriver.cuMemAlloc(d_weights, numWeights * Sizeof.FLOAT);

        // Boucle d'entraînement
        for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
            // Obtenir les données d'entrée et de cible pour le lot actuel
            float[] inputs = /* données d'entrée */;
            float[] targets = /* données cibles */;

            // Copier les données d'entrée et de cible vers le GPU
            Pointer d_inputs = new Pointer();
            JCudaDriver.cuMemAlloc(d_inputs, batchSize * Sizeof.FLOAT);
            JCudaDriver.cuMemcpyHtoD(d_inputs, Pointer.to(inputs), batchSize * Sizeof.FLOAT);

            Pointer d_targets = new Pointer();
            JCudaDriver.cuMemAlloc(d_targets, batchSize * Sizeof.FLOAT);
            JCudaDriver.cuMemcpyHtoD(d_targets, Pointer.to(targets), batchSize * Sizeof.FLOAT);

            // Définir les arguments du kernel de descente de gradient
            Pointer kernelParameters = Pointer.to(
                Pointer.to(d_weights),
                Pointer.to(d_inputs),
                Pointer.to(d_targets),
                Pointer.to(new float[]{learningRate}),
                Pointer.to(new int[]{batchSize})
            );

            // Exécuter le kernel de descente de gradient
            int blockSizeX = 256;
            int gridSizeX = (numWeights + blockSizeX - 1) / blockSizeX;
            JCudaDriver.cuLaunchKernel(gradientDescent,
                                       gridSizeX, 1, 1,           // Grille
                                       blockSizeX, 1, 1,          // Bloc
                                       0, null,                  // Mémoire partagée et flux
                                       kernelParameters, null    // Paramètres
            );
            JCudaDriver.cuCtxSynchronize();

            // Libérer la mémoire allouée pour les données d'entrée et de cible
            JCudaDriver.cuMemFree(d_inputs);
            JCudaDriver.cuMemFree(d_targets);
        }

        // Libérer les ressources
        JCudaDriver.cuMemFree(d_weights);
        JCudaDriver.cuModuleUnload(module);
        JCudaDriver.cuCtxDestroy(context);
    }
}