Les avancées technologiques de l’informatique ainsi que l’évolution des processeurs parallèles programmables tels que les cartes graphiques, mettent fin à la domination de la programmation en série. L’utilisation de ces processeurs parallèles permet une réduction des temps de calcul, des coûts hardware et des consommations électriques.

Un nombre croissant d’entreprises propose des produits et services fonctionnant sur GPU afin de tirer profit de l’énorme puissance de calcul de ces dernières. Les constructeurs de cartes graphiques ont déjà lancé de nouvelles interfaces pour leurs cartes afin de faciliter le GPU-Computing ou Stream programming («CTM» pour AMD et «CUDA» pour Nvidia). Cependant, ces solutions présentent de fortes limitations (applications générées compatibles uniquement avec certains GPU, pas de double précision, nécessitée d’une bonne connaissance du fonctionnement des GPU…). La programmation sur GPU restait donc réservée à quelques initiés.

Schema de comparaison de performances de vitesse CPU-GPU

Grâce à la technologie innovante de GPU-Tech, vous pouvez pour la première fois programmer vos applications en double précision sur carte graphique. De plus, les applications programmées à l’aide des librairies et API « Ecolib » sont compatibles avec l’ensemble des GPU Pixel Shaders 2.x, 3.0 et 4.0 de tous les constructeurs. Enfin, les produits « Ecolib » offrent les meilleures performances actuelles en matière de GPU-Computing.

Librairies EcolibCinq librairies « Ecolib » sont proposées actuellement :

  • 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

Elles regroupent des algorithmes utilisés dans de nombreux domaines comme la finance, les hydrocarbures, l’aéronautique, les sciences de la vie, la météorologie, l’acoustique…

Schema de taille des matrices CPU-GPU
GPU-Tech propose aussi des développements personnalisés aux entreprises souhaitant optimiser leurs propres applications sur GPU. GPU-Tech porte alors l’application directement en langage assembleur sur la carte.

GPU-Tech propose de nombreux benchmarks (BLAS, Monte Carlo, Black & Scholes) de ses librairies « Ecolib » sur son site. Avec notamment, 90 Gflops pour SGEMM sur une GeForce 8800 GTS et 30 Gflops pour DGEMM sur une ATI HD 2900 XT.

Par ailleurs, dans l’industrie du graphisme, GPU-Tech a déjà développé un moteur de rendu 3D sur GPU utilisant les méthodes du Ray-Tracing et du Photon mapping. RTSquare réalise des images photo-réalistes dans des temps de rendu largement inférieurs aux autres applications de ce type.

Le site GPU Computing