Celles qui demandent une grosse capacité de calcul et qui peuvent être parallélisées.
Oui.
Il y avait un livre CUDA en francais, mais c'était une courte intro et il date. Je sais pas ce qui est sorti depuis. Mais la doc est en anglais de toute facon.
Il y a moyen de faire des trucs bien rapides avec le GPU, mais il faut que ton algo s'emboite bien dans ce que sait faire la carte graphique de base, tu ne peux pas faire tout et n'importe quoi, ce n'est pas du domaine du miraculeux dans tous les cas.
Ce que je me demande, c'est si tu poses cette question de manière théorique, et sinon, est ce que c'est un cas concret ?
Et quel cas concret ? Car bien souvent, on essaie de chercher de la puissance ailleurs, mais une optimisation de l'algo pourrait être la première chose à faire.
Par exemple, si je décide de trier 1 milliard de nombres :
- soit je fais un insertsort (complexité n²) et pour aller plus vite j'essaie de voir si je peux utiliser plusieurs coeurs... la carte graphique... acheter un processeur Intel Core I25 à 256 coeurs de 2000 Watts avec refroidissement liquide...
- soit je change l'algo, je mets un quicksort, et je poutre en performance n'importe quel machine dernier cri avec un vieux riblon de 15 ans monocore...
C'était un peu par curiosité. Si cela avait été assez simple, j'aurais fait quelques tests pour voir les possibilités offertes. Je n'ai hélas pas le temps pour m'investir dans un apprentissage trop long en ce moment. Pour l'instant, je suis dans une phase d'optimisation des algos, mais je regarde aussi un peu autour ce qui est possible. J'ai lu dans un article que de puissants algos de collision tournaient sur GPU justement. Je remets cela à plus tard, si Dieu me prête vie...
- Edité par Umbre37 2 mai 2022 à 17:42:21
utiliser le GPU
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