Différences entre 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 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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== Guide ==
 
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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:
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* Packages [[Mathematica#Programmation_GPU|CUDALink et OpenCLLink]] de Mathematica.
* Packages CUDALink et OpenCLLink de [[Mathematica|Mathematica]].
 
  
 
== Exemples ==
 
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== Voir aussi ==
 
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=== '''Articles connexes''' ===
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=== Articles connexes ===
 
* [[logiciels|Logiciels au DMS]]
 
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* [[CUDA|CUDA]]
 
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* [[MATLAB|MATLAB]]
 
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=== '''Références externes''' ===
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=== 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]

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.