Discussion :

[black_hole]

Bonjour,

Actuellement je suis en train de programmer en utilisant les différents CPU sur mon pc.
Je voudrais savoir si il est possible d'utiliser le GPU avec OpenGL pour effectuer des calculs matriciels pour alléger les calcul sur le CPU?

D'avance merci.

[Kannagi]

ça dépend ce que tu veux faire ,avec OpenGL tu peux programmer dans les shaders , mais si ton calcul est fait pour modifier un vertex ou une texture , vu que il y a pas moyen de récupérer les valeurs.

Sinon si c'est pour du vrai calcul parallèle il y a CUDA et OpenCL.

[Fintuiron]

Salut

Il est toujours possible de récupérer le résultats des calculs avec un feedback. C'est ce que l'on faisait avant CUDA/OpenCL

Le gain avec le GPU va dépendre de la quantité de calculs à faire, la taille des données, la taille des matrices, etc. Si tu as un temps(transfert données CPU-GPU) > temps(gain en termes de calculs), ce n'est pas intéressant d'utiliser le GPU

Il faut aussi tester le SSE (moins de parallélisme que le GPU, mais pas de coût de transfert - juste des problèmes de cache)

[GPPro]

Juste pour mettre un peu d'accent sur le post ci-dessus, de façon générale, si tes données sont volumineuses, la première des optimisations est de limiter les "cache miss".

Edit : mon commentaire est valable si tu considères que tes algos sont optimaux, évidemment.

[black_hole]

Existe-t-il d'autre librairie que CUDA et OpenCL pour faire du traitement parallele sur GPU?

[wax78]

Tu pourrais tout faire a la main avec des fragment shader, mais alors la bonne amusement, c'est pour cela qu'il existe CUDA, opencl et autres...

[Fintuiron]

Existe-t-il d'autre librairie que CUDA et OpenCL pour faire du traitement parallele sur GPU?

Tu as plein d'autres chose :
* des langages (DirectCompute, compute shader, etc)
* des libs (cuBLAS, cuFFT, etc)
* des directives de compilation (OpenACC, etc)
* des extensions de langages (C++ AMP, etc)

Mais le plus simple reste d'utiliser une lib de matrix, qui fait le boulot pour toi (cuBLAS ?)