General-purpose processing on graphics processing unitsGPGPU est l'abréviation de general-purpose computing on graphics processing units, c'est-à-dire calcul générique sur processeur graphique. L'objectif de tels calculs est de bénéficier de la capacité de traitement parallèle des processeurs graphiques. Avant l'arrivée des GPGPU, le CPU, processeur central de l'ordinateur, traitait la plupart des opérations lourdes en calcul comme les simulations physiques, le rendu hors-ligne pour les films, les calculs de risques pour les institutions financières, la prévision météorologique, l'encodage de fichier vidéo et son Intel avec ses 80 % de parts de marché sur les CPU dominait donc très largement tous les besoins en calcul et pouvait en extraire de substantielles marges.
Architecture de processeurUne architecture externe de processeur ou architecture de jeu d'instructions (ISA, de l'anglais instruction set architecture), ou tout simplement architecture (de processeur), est la spécification fonctionnelle d'un processeur, du point de vue du programmeur en langage machine. L'architecture comprend notamment la donnée d'un jeu d'instructions, d'un ensemble de registres visibles par le programmeur, d'une organisation de la mémoire et des entrées sorties, des modalités d'un éventuel support multiprocesseur, etc.
Calcul hétérogèneHeterogeneous computing refers to systems that use more than one kind of processor or core. These systems gain performance or energy efficiency not just by adding the same type of processors, but by adding dissimilar coprocessors, usually incorporating specialized processing capabilities to handle particular tasks. Usually heterogeneity in the context of computing referred to different instruction-set architectures (ISA), where the main processor has one and other processors have another - usually a very different - architecture (maybe more than one), not just a different microarchitecture (floating point number processing is a special case of this - not usually referred to as heterogeneous).
Compute kernelIn computing, a compute kernel is a routine compiled for high throughput accelerators (such as graphics processing units (GPUs), digital signal processors (DSPs) or field-programmable gate arrays (FPGAs)), separate from but used by a main program (typically running on a central processing unit). They are sometimes called compute shaders, sharing execution units with vertex shaders and pixel shaders on GPUs, but are not limited to execution on one class of device, or graphics APIs.
Temporal multithreadingTemporal multithreading is one of the two main forms of multithreading that can be implemented on computer processor hardware, the other being simultaneous multithreading. The distinguishing difference between the two forms is the maximum number of concurrent threads that can execute in any given pipeline stage in a given cycle. In temporal multithreading the number is one, while in simultaneous multithreading the number is greater than one. Some authors use the term super-threading synonymously.
Processeur graphiqueUn processeur graphique, ou GPU (de l'anglais Graphics Processing Unit), également appelé coprocesseur graphique sur certains systèmes, est une unité de calcul assurant les fonctions de calcul d'image. Il peut être présent sous forme de circuit intégré (ou puce) indépendant, soit sur une carte graphique ou sur la carte mère, ou encore intégré au même circuit intégré que le microprocesseur général (on parle d'un SoC lorsqu'il comporte toutes les puces spécialisées).
Instruction-level parallelismInstruction-level parallelism (ILP) is the parallel or simultaneous execution of a sequence of instructions in a computer program. More specifically ILP refers to the average number of instructions run per step of this parallel execution. ILP must not be confused with concurrency. In ILP there is a single specific thread of execution of a process. On the other hand, concurrency involves the assignment of multiple threads to a CPU's core in a strict alternation, or in true parallelism if there are enough CPU cores, ideally one core for each runnable thread.
Accélération (informatique)En architecture informatique, l'accélération (speedup en anglais) est une mesure du gain de performance entre deux systèmes traitant le même problème. Plus techniquement, c'est le gain de vitesse d'exécution d'une tâche exécutée par deux architectures similaires disposant de ressources différentes. La notion d'accélération a été établie par la loi d'Amdahl, qui se penchait principalement sur le calcul parallèle. Cependant, l'accélération peut être utilisée plus généralement pour montrer l'effet sur les performances lors de n'importe quelle amélioration des ressources.
Ajustement dynamique de la tensionLajustement dynamique de la tension des processeurs (en anglais dynamic voltage scaling) est une technique de gestion de la tension électrique utilisée dans les architectures des ordinateurs. Cette technique consiste à augmenter ou réduire le voltage des courants électriques qui parcourent le processeur. L'augmentation de la tension est généralement utilisée pour augmenter la fiabilité d'un système, la réduction permet, quant à elle, de réduire la consommation d'énergie.
Hyper-threadingthumb|Principe de l’hyper-threading. Hyper-threading (officiellement appelée Hyper-Threading Technology (HTT) ou HT Technology (HT)) est la mise en œuvre par l'entreprise Intel du simultaneous multithreading (SMT) à deux voies dans ses microprocesseurs. Le premier modèle grand public de la gamme à en bénéficier fut le Pentium 4 Northwood cadencé à . Le Xeon Northwood en bénéficia auparavant. Schématiquement, l’hyper-threading consiste à créer deux processeurs logiques sur une seule puce, chacun doté de ses propres registres de données et de contrôle, et d’un contrôleur d’interruptions particulier.
Yield (multithreading)In computer science, yield is an action that occurs in a computer program during multithreading, of forcing a processor to relinquish control of the current running thread, and sending it to the end of the running queue, of the same scheduling priority. Different programming languages implement yielding in various ways. pthread_yield() in the language C, a low level implementation, provided by POSIX Threads std::this_thread::yield() in the language C++, introduced in C++11.
Gestion de la mémoireLa gestion de la mémoire est une forme de gestion des ressources appliquée à la mémoire de l'ordinateur. L'exigence essentielle de la gestion de la mémoire est de fournir des moyens d'allouer dynamiquement des portions de mémoire aux programmes à leur demande, et de les libérer pour réutilisation lorsqu'elles ne sont plus nécessaires. Ceci est essentiel pour tout système informatique avancé où plus d'un processus peuvent être en cours à tout moment. Catégorie:Architecture informatique Catégorie:Pages avec
