Contexte
En juillet 2014, le GPGPU (General-Purpose computing on GPU) gagnait en popularité grâce à CUDA et OpenCL. Utiliser la puissance de calcul des cartes graphiques pour des tâches générales ouvrait de nouvelles perspectives en calcul scientifique.
De quoi parle cet article ?
Ce numéro contient deux articles sur la programmation parallèle avec le GPU : les concepts fondamentaux du calcul sur GPU et leur mise en pratique pour paralléliser des traitements.
Résumé
Parallélisez vos traitements en les confiant à votre GPU