GPU-Tech lance l'API Ecolib pour le calcul intense sur GPU
Quand les CPU se prennent un vent
Les frenchies de chez GPU-Tech viennent de lancer une nouvelle API en partenariat avec AMD et NVIDIA pour exploiter le potentiel de calcul du GPU des cartes graphiques des deux marques, bien plus efficaces qu'un CPU pour certains calculs spécifiques.
Il existe déjà les API propriétaires pour ce type d'utilisation, CUDA chez NVIDIA et CTM chez AMD, mais ces dernières ne sont compatibles qu'avec les GPU d'une seule marque, elles sont incapables de réaliser des calculs en double précision, et nécessitent une grande connaissance du fonctionnement du GPU que l'on programme, explique GPU-Tech.
C'est là qu'intervient l'API Ecolib de l'entreprise française. Les programmeurs pourront l'utiliser avec tout type GPU compatible Shader Model 2.0, 3.0 et 4.0, dont les dernières générations de puces R600 chez AMD et G80 de NVIDIA. Cet outil permettra de porter un code C++ en langage assembleur adapté au GPU à programmer, pour utiliser toute la puissance de calcul de nos cartes graphiques. GPU-Tech propose actuellement les cinq librairies suivantes :
Il existe déjà les API propriétaires pour ce type d'utilisation, CUDA chez NVIDIA et CTM chez AMD, mais ces dernières ne sont compatibles qu'avec les GPU d'une seule marque, elles sont incapables de réaliser des calculs en double précision, et nécessitent une grande connaissance du fonctionnement du GPU que l'on programme, explique GPU-Tech.
C'est là qu'intervient l'API Ecolib de l'entreprise française. Les programmeurs pourront l'utiliser avec tout type GPU compatible Shader Model 2.0, 3.0 et 4.0, dont les dernières générations de puces R600 chez AMD et G80 de NVIDIA. Cet outil permettra de porter un code C++ en langage assembleur adapté au GPU à programmer, pour utiliser toute la puissance de calcul de nos cartes graphiques. GPU-Tech propose actuellement les cinq librairies suivantes :
- Calcul d’options et de VaR
- Génération de nombres aléatoires
- Algèbre linéaire basique (BLAS)
- Résolution de systèmes d’équations linéaires (LAPACK)
- Traitement du signal (FFT) et traitement de l’image
Et si la GeForce est globalement plus à l'aise dans les résultats, la Radeon s'avère bien plus efficace dans les multiplications de matrices simples et complexes en double précision (DGEMM et ZGEMM), rendez-vous compte dans ce document PDF. Ceci nous a d'ailleurs été confirmé par l'entreprise, l'architecture du R600 apporterait plus de rapidité pour tous les calculs en double précision avec leur API, selon leurs premiers constats.
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MàJ : NVIDIA a souhaité réagir à cette dernière constatation, le Caméléon explique que la Quadro FX 4600 est ici une carte pro milieu de gamme face au haut de gamme pour joueur d'AMD, dont les fréquences GPU sont bien plus élevées.
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MàJ : NVIDIA a souhaité réagir à cette dernière constatation, le Caméléon explique que la Quadro FX 4600 est ici une carte pro milieu de gamme face au haut de gamme pour joueur d'AMD, dont les fréquences GPU sont bien plus élevées.
Dernière chose, NVIDIA estime que la puissance de calcul en double précision n'est pas suffisante sur les architectures récentes pour être réellement exploitable, ce qui ne laisse un réel intérêt qu'au calcul en simple précision.
Bruno Cormier
le 15 juin 2007 à 15:22
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