Différences entre les versions de « Programmation GPU »

 
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La '''programmation GPU''', aussi appelée ''General-purpose computing on graphics processing units'' (GPGPU) en anglais, est l'utilisation du processeur graphique dans le but d'effectuer des calculs normalement effectués par le processeur central (CPU) de l'ordinateur. En raison de l'architecture particulière des GPU, les calculs pouvant être parallélisés, comme par exemple l'addition ou la multiplication de matrices, sont exécutés par le GPU beaucoup plus rapidement que par le CPU.
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La '''programmation GPU''', aussi appelée ''General-purpose computing on graphics processing units'' (GPGPU) en anglais, est l'utilisation du processeur graphique dans le but d'effectuer des calculs normalement effectués par le processeur central (CPU) de l'ordinateur. En raison de l'architecture particulière des GPU, les calculs pouvant être parallélisés, comme par exemple l'addition ou la multiplication de matrices, sont exécutés beaucoup plus rapidement par le GPU que par le CPU.
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== Guide ==
 
== Guide ==
  
=== Démarrage ===
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Au Département, des cartes graphiques avec GPU sont disponibles dans tous les laboratoires. Les techniques suivantes permettent d'utiliser les GPU :
  
Pour démarrer MATLAB en mode graphique, entrez
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* Programmation en [[CUDA|CUDA]];
<pre>
+
* Toolbox [[GPUmat|GPUmat]] pour [[MATLAB|MATLAB]];
matlab
+
* Packages [[Mathematica#Programmation_GPU|CUDALink et OpenCLLink]] de Mathematica.
</pre>
 
depuis un terminal de commandes, ou encore cliquez sur l'icône au logo de MATLAB situé sur la barre du haut.
 
 
 
Vous pouvez également lancer MATLAB en mode ligne de commandes. Pour ce faire entrez
 
<pre>
 
matlab -nodesktop
 
</pre>
 
depuis une fenêtre de terminal.
 
  
 
== Exemples ==
 
== Exemples ==
  
=== Fichiers compilés ''MEX'' et programmation GPU ===
+
Des exemples pour chacune des techniques se trouvent dans les sections respectives.
 
 
MATLAB offre la possibilité de compiler des programmes écrits en C et en [[CUDA|CUDA]] en fichiers ''MEX'' (''MATLAB Executables''), fichiers d'extension ''MEXGLX'' (Linux 32 bits) ou ''MEXA64'' (Linux 64 bits). Les fichiers ''MEX'' doivent être exécutés depuis MATLAB. Puisque ces fichiers sont déjà compilés, ils s'exécutent très rapidement et peuvent ainsi contribuer à accélérer considérablement l'exécution de votre code MATLAB.
 
 
 
* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddMat.c Addition de vecteurs/matrices sous MATLAB (fichier compilé "MEX")]
 
* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddMatCUDA.cu Addition de vecteurs/matrices sous MATLAB (fichier compilé "MEX") avec code CUDA]
 
* [http://www.dms.umontreal.ca/downloads/CUDA/exemples/AddMatGPUmat.cu Addition de vecteurs/matrices déclarées avec le toolbox "GPUmat" sous MATLAB (fichier compilé "MEX")]
 
 
 
Le dernier exemple de la liste montre comment écrire un fichier ''MEX'' pouvant interagir avec le toolbox [[GPUmat|GPUmat]], un toolbox gratuit rendant possible la [[Programmation_GPU|programmation GPU]] dans MATLAB.
 
  
 
== Voir aussi ==
 
== Voir aussi ==
  
=== '''Articles connexes''' ===
+
=== Articles connexes ===
 
* [[logiciels|Logiciels au DMS]]
 
* [[logiciels|Logiciels au DMS]]
* [[GAP|GAP]]
 
* [[GNU_Octave|GNU Octave]]
 
* [[Magma|Magma]]
 
* [[Maple|Maple]]
 
* [[Mathematica|Mathematica]]
 
* [[Maxima|Maxima]]
 
* [[Pari/GP|Pari/GP]]
 
* [[Sage|Sage]]
 
* [[Scilab|Scilab]]
 
* [[XPPAUT|XPPAUT]]
 
 
* [[CUDA|CUDA]]
 
* [[CUDA|CUDA]]
 
* [[GPUmat|GPUmat]]
 
* [[GPUmat|GPUmat]]
 +
* [[MATLAB|MATLAB]]
  
=== '''Références externes''' ===
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=== Références externes ===
* [http://www.mathworks.com/products/matlab/ Site officiel de Matlab]
+
* [http://gpgpu.org/ Blogue sur la programmation GPU]
* [http://fr.wikipedia.org/wiki/Matlab/ Matlab sur Wikipédia]
+
* [http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU GPGPU sur Wikipedia]

Version actuelle datée du 16 février 2018 à 11:09


La programmation GPU, aussi appelée General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU) en anglais, est l'utilisation du processeur graphique dans le but d'effectuer des calculs normalement effectués par le processeur central (CPU) de l'ordinateur. En raison de l'architecture particulière des GPU, les calculs pouvant être parallélisés, comme par exemple l'addition ou la multiplication de matrices, sont exécutés beaucoup plus rapidement par le GPU que par le CPU.


Guide

Au Département, des cartes graphiques avec GPU sont disponibles dans tous les laboratoires. Les techniques suivantes permettent d'utiliser les GPU :

Exemples

Des exemples pour chacune des techniques se trouvent dans les sections respectives.

Voir aussi

Articles connexes

Références externes


La dernière modification de cette page a été faite le 16 février 2018 à 11:09.