« Programmation GPU » : différence entre les versions
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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. | 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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=== | === Articles connexes === | ||
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* [[CUDA|CUDA]] | * [[CUDA|CUDA]] | ||
* [[GPUmat|GPUmat]] | * [[GPUmat|GPUmat]] | ||
* [[MATLAB|MATLAB]] | * [[MATLAB|MATLAB]] | ||
=== | === Références externes === | ||
* [http://gpgpu.org/ Blogue sur la programmation GPU] | * [http://gpgpu.org/ Blogue sur la programmation GPU] | ||
* [http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU GPGPU sur Wikipedia] | * [http://en.wikipedia.org/wiki/GPGPU GPGPU sur Wikipedia] | ||
Dernière version 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 :
- Programmation en CUDA;
- Toolbox GPUmat pour MATLAB;
- Packages CUDALink et OpenCLLink de Mathematica.
Exemples
Des exemples pour chacune des techniques se trouvent dans les sections respectives.
