
PGR3, première video Ingame
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Bah c'est quasiment pareil, non? Vu que lors des calculs, quasiment tout se passe dans le core, et les optimisations (pipeline, cache & co), sont à l'extérieur. Donc ça se ramène à ce que dit Rain, non?
Enfin bon, je dis ça, mais je suis pas bien au fait de ce qu'est l'architecture multi-core, donc je peux me tromper... Par contre, la programmation doit rester identique : Il faut coder des algos qui fonctionnent en parallèle, et pas en séquentiel
Enfin bon, je dis ça, mais je suis pas bien au fait de ce qu'est l'architecture multi-core, donc je peux me tromper... Par contre, la programmation doit rester identique : Il faut coder des algos qui fonctionnent en parallèle, et pas en séquentiel

En mathématiques, on ne comprend pas les choses, on s'y habitue.
John Von Neumann
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Alors attention, je ne suis pas du tout, mais alors pas du tout un spécialiste du domaine, donc je dis peut-être une connerie.
Mais je crois bien que la grosse différence entre le multicore et le multiproc, c'est que le multicore est optimisé pour bosser ensemble.
Càd que la gestion est affectée et répartie directement par le proc.
Alors que le multiproc c'est les dévs qui disent qui gère quoi et comment. Donc plus galère à géré et donc moins optimisé.
Mais je crois bien que la grosse différence entre le multicore et le multiproc, c'est que le multicore est optimisé pour bosser ensemble.
Càd que la gestion est affectée et répartie directement par le proc.
Alors que le multiproc c'est les dévs qui disent qui gère quoi et comment. Donc plus galère à géré et donc moins optimisé.
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Le multiproc ou meme le calcul reparti (grid computing) c'est assez chiant a gerer paske tu dois gerer en parallele tous les prog ki tourne en meme temps.
Bon je sais pas si ce que j'ai appris est vraiment complet mais bon en gros on a simule du grid sur un seul ordi en utilisant plusieurs proc ki communiquent avec des pipes.
En fait on a tente de coder un algo de coloration (le classique coloriage en 3-4 couleurs....).
Donc apres la phase de fork (clonage de processus), c'est assez chiant paske fo gerer la synchro de tous les processus, gerer l'avancee d'un calcul pour l'integrer dans un autre ki a besoin des resultats etc....
Bon tout ca tu peux le simplifier en utilisant une shared memory mais bon foutre des semaphores et les gerer c'est bien pete couille.
Pour la virgule flottante : (http://fr.wikipedia.org/wiki/Flops)
Bon je sais pas si ce que j'ai appris est vraiment complet mais bon en gros on a simule du grid sur un seul ordi en utilisant plusieurs proc ki communiquent avec des pipes.
En fait on a tente de coder un algo de coloration (le classique coloriage en 3-4 couleurs....).
Donc apres la phase de fork (clonage de processus), c'est assez chiant paske fo gerer la synchro de tous les processus, gerer l'avancee d'un calcul pour l'integrer dans un autre ki a besoin des resultats etc....
Bon tout ca tu peux le simplifier en utilisant une shared memory mais bon foutre des semaphores et les gerer c'est bien pete couille.
Pour la virgule flottante : (http://fr.wikipedia.org/wiki/Flops)
FLoating-point Operations Per Second (FLOPS) (opérations à virgule flottante par seconde) est une mesure commune de repère pour évaluer la vitesse des microprocesseurs.
Les opérations en virgule flottante incluent toutes les opérations qui impliquent des nombres réels. De telles opérations, qui prennent beaucoup plus longtemps au calcul que des opérations en nombres entiers, se produisent souvent dans quelques applications.
La plupart des microprocesseurs modernes incluent une unité à virgule flottante (floating-point unit (FPU)), qui est une pièce spécialisée du microprocesseur responsable d'exécuter des opérations à point mobile. La mesure des FLOPS mesure réellement la vitesse du FPU. Un des essais de repère les plus communs employés pour mesurer des Flops s'appelle Linpack.
Beaucoup d'experts estiment que les Flops ne sont pas une mesure appropriée parce qu'elle ne tient pas compte des facteurs tels que les conditions dans lesquelles le microprocesseur fonctionne (par exemple, les charges lourdes ou légères) et laquelle des opérations exactes sont incluses en tant qu'opérations à virgule flottante. Pour cette raison, un consortium de fournisseurs a créé le Standard Performance Evaluation Corporation (Spec.), qui fournit des valeurs plus signicatives de repère.
MFLOPS = 106 (millions) opérations à virgule flottante par seconde;
GFLOPS = 109 (milliards) opérations à virgule flottante par seconde;
TFLOPS = 1012 (trillions) opérations à virgule flottante par seconde.
Récupérée de « http://fr.wikipedia.org/wiki/Floating-p ... per_second »



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- sort
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justement non, les procs multicore se programme comme un mono core d'ou l'avantage...Dobmec a écrit :Bah c'est quasiment pareil, non? Vu que lors des calculs, quasiment tout se passe dans le core, et les optimisations (pipeline, cache & co), sont à l'extérieur. Donc ça se ramène à ce que dit Rain, non?
Enfin bon, je dis ça, mais je suis pas bien au fait de ce qu'est l'architecture multi-core, donc je peux me tromper... Par contre, la programmation doit rester identique : Il faut coder des algos qui fonctionnent en parallèle, et pas en séquentiel

en multicore tout est gérer en hard à l'intérieur du proc...genre tu dis "voila g 30 tonnes de calculs fait ta sauce et donne moi le résultat" et le proc multicore se partage le travail dee lui même
alors qu'en multi proc
tu dois multiThreader ton rpogramme en disant " tiens toi proc 1 tu me calcules ça et toi proc 2 tu me calcul ça, je récupère les résultats de votre calcul et je fais ma sauce avec.."
vous voyez que c'est pas pareil...
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