Bien sûr ! Pour simuler un planning sur GPU en utilisant Python, nous pouvons utiliser des bibliothèques comme Numba pour l’accélération sur GPU et ajouter une touche fun avec des commentaires amusants. Voici un exemple de code :
« `python
from numba import cuda, float32
import numpy as np
# Définir la taille du planning
taille_planning = 10
# Initialiser les tâches avec des valeurs aléatoires
taches = np.random.randint(1, 100, taille_planning).astype(float32)
# Fonction CUDA pour simuler le planning
@cuda.jit
def simuler_planning(taches, resultat):
idx = cuda.grid(1)
if idx < taches.size:
# Ajouter une touche fun : Imagine que chaque tâche est une mission secrète !
resultat[idx] = taches[idx] 1.5 # Multiplier par 1.5 pour simuler l'effort supplémentaire
# Allouer la mémoire GPU pour les résultats
resultat_gpu = cuda.device_array(taille_planning, dtype=float32)
# Lancer le kernel CUDA
threads_per_block = 10
blocks_per_grid = (taille_planning + (threads_per_block - 1)) threads_per_block
simuler_planning[blocks_per_grid, threads_per_block](taches, resultat_gpu)
# Copier les résultats du GPU vers la mémoire CPU
resultat_cpu = resultat_gpu.copy_to_host()
# Afficher les résultats avec une touche fun
print("Voici le planning de nos missions secrètes :")
for i, tache in enumerate(resultat_cpu):
print(f"Mission {i+1} : {tache:.2f} unités d'effort")
# Ajouter une touche fun supplémentaire : Imagine que chaque mission réussie donne droit à une récompense !
def distribuer_recompenses(taches):
recompenses = np.random.randint(1, 10, taille_planning)
return recompenses
recompenses = distribuer_recompenses(taches)
print("\nEt voici les récompenses pour nos héros :")
for i, recompense in enumerate(recompenses):
print(f"Récompense pour la mission {i+1} : {recompense} étoiles de bravoure")
```
### Explications :
1. Initialisation des tâches : Nous générons des tâches avec des valeurs aléatoires.
2. Fonction CUDA : La fonction `simuler_planning` est définie pour être exécutée sur le GPU. Chaque tâche est multipliée par 1.5 pour simuler un effort supplémentaire.
3. Allocation de la mémoire GPU : Nous allouons un tableau pour stocker les résultats sur le GPU.
4. Lancement du kernel CUDA : Nous lançons le kernel CUDA avec un certain nombre de threads et de blocs.
5. Copie des résultats : Les résultats sont copiés du GPU vers la mémoire CPU pour être affichés.
6. Affichage des résultats : Nous affichons les résultats avec une touche fun.
7. Distribuer des récompenses : Nous simulons la distribution de récompenses pour ajouter une touche supplémentaire de fun.
Ce code utilise Numba pour l'accélération sur GPU et ajoute des commentaires amusants pour rendre le code plus fun !