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Coprocesseurs et calcul hétérogène Discussion :

Liste d'algorithmes pour débuter


Sujet :

Coprocesseurs et calcul hétérogène

  1. #1
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    Par défaut Liste d'algorithmes pour débuter
    Bonjour à tous,

    Ayant compilé mon premier petit kernel en OpenCL pour calculer tous les nombres premiers jusques N.
    Je voudrait tenir une petite liste d’algorithmes asses simples à mettre en places pour les débutant comme moi souhaitant s’améliorer.
    Les algorithmes doivent avoir un intérêt pour la programmation sur GPU.
    Ainsi si vous souhaitez contribuer, il faut fournir au moins [nom de l'algorithme / concept] et [difficulté / 5].

    1/5:
    - Calcul Nombres premiers

    2/5:
    ...

    3/5:
    ...

    4/5:
    ...

    5/5:
    ...

  2. #2
    Inactif  
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    Bonjour,

    Bon avec mon niveau bac+2 minable je suis pas du tout concerné par les GPU modernes, ceci dit je serais curieux d'avoir une vague vision vulgarisée de l'utilité du calcul des nombres premiers, est-ce que ça sert pour le raytrace, le voxel, les geometry shaders, les fractales, ou des nouveaux trucs que je connais pas...

  3. #3
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    salut


    les tout premier algorithme devrait être les tries ... il en existe une multitude
    qui selon le cas peuvent être plus ou moins rapide
    les tris sont utile dans tout les domaines
    Nous souhaitons la vérité et nous trouvons qu'incertitude. [...]
    Nous sommes incapables de ne pas souhaiter la vérité et le bonheur, et sommes incapables ni de certitude ni de bonheur.
    Blaise Pascal
    PS : n'oubliez pas le tag

  4. #4
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    Par défaut Algorithmes
    Bonjour,

    Je pense que le plus simple est de prendre un bon bouquin d'enseignement des algorithmes et de mettre la main à la pâte (coder) surtout ceux dont la compréhension est la plus difficile (le mode debug en pas à pas est très pratique pour éclairer ce qui se passe).

    J'aime bien les bouquins de Robert Sedgewick comme "Algorithmes en langage C" - il a fait des variantes pour plusieurs langages. Ses exemples sont courts et bien expliqués.
    Il y a aussi le gros pavé "introduction à l'algorithmique" de Cormen, Leiserson et Rivest un peu plus académique.

    Il y en a d'autres mais je ne les connais pas ou mal.

    L'avantage de ces livres est qu'ils expliquent bien les notions de complexité, de pires des cas, de sensibilité aux conditions initiales et des effets de bord.

    Ceux là traitent des algorithmes généraux. Mais il y a aussi des bouquins pour tous les domaines particuliers (image, signal, graphes, simulation, crypto, mathématique etc.)

    Ca ne se lit pas en continu comme un bon roman mais par petites touches, pépites d'or enrichissantes mais lourdes

    Bon courage
    Ever tried. Ever failed. No matter. Try Again. Fail again. Fail better. (Samuel Beckett)

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