Initialement con¸cu pour d'echarger le CPU des tˆaches de rendu graphique, le GPU estdevenu une architecture massivement parall'ele adapt'ee au traitement de donn'ees volumineuses.Alors qu'il occupe une part de march'e importante dans le Calcul Haute Performance, uned'emarche d'Ad'equation Algorithme Architecture est n'eanmoins requise pour impl'ementerefficacement un algorithme sur GPU.La contribution de cette th'ese est double. Dans un premier temps, nous pr'esentons legain significatif apport'e par l'impl'ementation optimis'ee d'un algorithme de granulom'etrie(l'ordre de grandeur passe de l'heure 'a la minute pour un volume de 10243 voxels). Un mod'eleanalytique permettant d''etablir les variations de performance de l'application de granulom'etriesur GPU a 'egalement 'et'e d'efini et pourrait ˆetre 'etendu 'a d'autres algorithmes r'eguliers.Dans un second temps, un outil facilitant le d'eploiement d'applications de Traitementdu Signal et de l'Image sur cluster multi-GPU a 'et'e d'evelopp'e. Pour cela, le champ d'actiondu programmeur est r'eduit au d'ecoupage du programme en tˆaches et 'a leur mapping sur les'el'ements de calcul (GPP ou GPU). L'am'elioration notable du d'ebit sortant d'une applicationstreaming de calcul de carte de saillence visuelle a d'emontr'e l'efficacit'e de notre outil pourl'impl'ementation d'une solution sur cluster multi-GPU. Afin de permettre un 'equilibrage decharge dynamique, une m'ethode de migration de tˆaches a 'egalement 'et'e incorpor'ee 'a l'outil.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00876668 |
Date | 18 December 2012 |
Creators | Boulos, Vincent |
Publisher | Université de Grenoble |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | fra |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0021 seconds