EA2014 GPGPU: Difference between revisions
| Line 34: | Line 34: | ||
==Motivations== |
==Motivations== |
||
De nombreux domaines nécessitent de calcul à haute performance. Le fait d'utiliser GPGPU pour une application est appelé acceleration GPU. |
De nombreux domaines nécessitent de calcul à haute performance. Le fait d'utiliser GPGPU pour une application est appelé acceleration GPU. |
||
Les principaux domaines sont : |
|||
* Le traitement de l'image |
|||
* Les simulations (Météorologique, simulation neuronal, simulation de fluide etc ) |
|||
* Les outils scientifique tel que Matlab |
|||
* Tout ce qui calcul sur de grand ensemble de données (Moteur physique etc..) |
|||
= Notes et références = |
= Notes et références = |
||
Revision as of 07:52, 17 October 2014
Présentation
- Enseignants : Georges-Pierre Bonneau, Didier Donsez (EA2014)
- Sujet : GPGPU
- Date : 17 octobre 2014
- Auteur : William Bobo <william.bobo@e.ujf-grenoble.fr>
- Lien vers les slides de la présentation : [Transparents]
Résumé
GPGPU ou General-purpose Processing on Graphics Processing Units. C'est une méthode permettant l’exécution de calculs hautes performances sur des GPU. Ces calculs peuvent ne pas être des calculs graphique pour lesquels ont été conçu les GPU à l'origine. Nous prenons OpenCL comme exemple pour l’exécution de calcul sur le GPU.
Mots Clés
GPU, calculs hautes performances, OpenCL
Abstract
GPGPU or General-purpose Processing on Graphics Processing Units. It's a methodology for high-performance computing that uses graphics processing. Accelerated algorithms can be others than graphics algorithms that have enabled the development of GPU. We will use OpenCL to run algorithms on a GPU.
Key Words
GPU, HPC, OpenCL
Synthèse
Introduction
Les GPU ont été à l'origine concu pour les calcul graphique permettant l'affichage sur un écran. Leurs architecture est différente des CPU, les GPU contiennent beaucoup plus de cœurs permettant la parallélisation d'une même tache. Les écrans se modernisant, les besoins en calcul ont aussi augmenté et avec leurs nombre coeur, les GPU ont gagné en puissant brut comparé aux CPU. En 2002, une importante avancée dans la flexibilité de la programmation des GPU facilite les calculs autres que graphiques sur ces circuits. C'est la naissance de la méthode GPGPU.
Motivations
De nombreux domaines nécessitent de calcul à haute performance. Le fait d'utiliser GPGPU pour une application est appelé acceleration GPU. Les principaux domaines sont :
- Le traitement de l'image
- Les simulations (Météorologique, simulation neuronal, simulation de fluide etc )
- Les outils scientifique tel que Matlab
- Tout ce qui calcul sur de grand ensemble de données (Moteur physique etc..)
Notes et références
-