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Processeurs graphiques : le calcul à haute performance pour tous ? / Florian De Vuyst / Archimède (2021) in Tangente (Paris), 198 (02/2021)
[article]
Titre : Processeurs graphiques : le calcul à haute performance pour tous ? Type de document : texte imprimé Auteurs : Florian De Vuyst, Auteur Editeur : Archimède, 2021 Article : p.40-42 Note générale : Bibliographie. Langues : Français (fre)
in Tangente (Paris) > 198 (02/2021)Descripteurs : algorithme
calcul à haute performance
carte graphique
microprocesseurRésumé : Le point sur les processeurs graphiques dédiés au calcul intensif ou calcul à haute performance (HPC de l'anglais high performance computing) nécessaire à la simulation numérique : l'amélioration de la performance des processeurs (ou CPU de l'anglais central processing units), le détournement et l'évolution des processeurs graphiques (ou GPU de l'anglais graphics processing unit), le paradigme de parallélisme dans un GPU de type SIMD (single instruction-multiple data) et la question des algorithmes non adaptés à ce parallélisme, la démocratisation par les GPU du HPC. Encadrés : les différences d'architecture entre CPU et GPU ; le modèle de programmation CUDA de Nvidia. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique [article] Processeurs graphiques : le calcul à haute performance pour tous ? [texte imprimé] / Florian De Vuyst, Auteur . - Archimède, 2021 . - p.40-42.
Bibliographie.
Langues : Français (fre)
in Tangente (Paris) > 198 (02/2021)
Descripteurs : algorithme
calcul à haute performance
carte graphique
microprocesseurRésumé : Le point sur les processeurs graphiques dédiés au calcul intensif ou calcul à haute performance (HPC de l'anglais high performance computing) nécessaire à la simulation numérique : l'amélioration de la performance des processeurs (ou CPU de l'anglais central processing units), le détournement et l'évolution des processeurs graphiques (ou GPU de l'anglais graphics processing unit), le paradigme de parallélisme dans un GPU de type SIMD (single instruction-multiple data) et la question des algorithmes non adaptés à ce parallélisme, la démocratisation par les GPU du HPC. Encadrés : les différences d'architecture entre CPU et GPU ; le modèle de programmation CUDA de Nvidia. Nature du document : documentaire Genre : Article de périodique Réservation
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