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LE CALCUL PAR LE GPU, C'EST QUOI ?
À propos du calcul par le GPU
À propos du calcul par le GPU
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LE CALCUL PAR LE GPU, C'EST QUOI ?

Le calcul par le GPU consiste à utiliser le processeur graphique (GPU) en parallèle du CPU pour accélérer vos applications professionnelles de science, d'analyse, d’ingénierie, de production et d’entreprise. Lancés en 2007 par NVIDIA, les accélérateurs GPU se sont imposés comme un standard de l'industrie. Dans le monde entier, la plupart des centres de données à basse consommation y ont recours, aussi bien dans les laboratoires gouvernementaux et universitaires que dans les petites et moyennes entreprises. Les GPU NVIDIA accélèrent une multitude d'applications sur des supports aussi variés que les smartphones, les tablettes, les automobiles, les drones et les systèmes robotisés.

COMMENT ACCÉLÉRER VOS APPLICATIONS AVEC LES GPU

Le calcul par le GPU permet de paralléliser les tâches et d'offrir un maximum de performances dans de nombreuses applications : le GPU accélère les portions de code les plus lourdes en ressources de calcul, le reste de l'application restant affecté au CPU. Les applications des utilisateurs s'exécutent ainsi bien plus rapidement.

How GPU Acceleration Works
 

CPU vs GPU

Pour comprendre les différences fondamentales entre un CPU et un GPU, il suffit de comparer leur manière de traiter chaque opération. Les CPU incluent un nombre restreint de cœurs optimisés pour le traitement en série, alors que les GPU intègrent des milliers de cœurs conçus pour traiter efficacement de nombreuses tâches simultanées.

 

Les GPU incluent des milliers de cœurs pour traiter efficacement des tâches parallèles.

Les GPU incluent des milliers de cœurs pour traiter efficacement des tâches parallèles.

Pour une explication en images, regardez la vidéo suivante.

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Des centaines d'applications de pointe exploitent déjà le calcul par le GPU. Consultez notre catalogue pour savoir si vos applications peuvent être accélérées par ce biais.

DÉMARRAGE

Trois principales méthodes vous permettent de profiter de l'accélération GPU :
  • Choisir des bibliothèques spécialement optimisées pour les GPU.
  • Intégrer à votre code des directives ou des algorithmes d'optimisation pour le paralléliser automatiquement.
  • Utiliser des extensions qui vous permettront de programmer avec des langages existants comme C ou Fortran.

Le modèle de programmation parallèle CUDA facilite votre apprentissage du calcul par le GPU

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