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Calcul accéléré
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Calcul accéléré - Menez à bien vos projets les plus complexes

QU’EST-CE QUE LE CALCUL PAR GPU ?

Le calcul par le GPU consiste à utiliser le processeur graphique (GPU) en parallèle du CPU pour accélérer les applications de Deep Learning, d’analyse et d’ingénierie. 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 plateformes d’intelligence artificielle, 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
 

Performances GPU vs CPU

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

GPU Vs GPU: Which is better?

Pour une explication en images, regardez la vidéo suivante

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Vidéo : Démonstration Mythbusters GPU vs CPU (01:34)

Avec plus de 400 applications HPC compatibles avec l’accélération GPU (dont 9 des 10 plus importantes du marché), tous les utilisateurs de l’industrie HPC peuvent désormais profiter d’un meilleur rendement tout en réduisant les coûts d’exploitation. Consultez notre catalogue pour savoir si vos applications peuvent être accélérées par GPU (PDF ; 1,9 Mo).

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 algorithmes d'optimisation pour le paralléliser automatiquement
  • Utiliser des extensions qui vous permettront de programmer avec des langages existants comme C ou Fortran

L’environnement de programmation parallèle CUDA facilite votre apprentissage du calcul par le GPU.

Pour accéder à des formations en ligne et à des ressources de développement, rendez-vous sur CUDA Zone.

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