Calcul distribué. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
Historique[modifier | modifier le code] Système distribué[modifier | modifier le code] Modèle d'un système distribué Une propriété importante des systèmes distribués est que la distribution est généralement cachée pour l’utilisateur et les programmeurs de l’application. Il préfère voir l'ensemble comme un seul et unique système et ainsi cacher la complexité de la distribution le plus possible et augmenter la transparence du système distribué.
Exigences des systèmes distribués[modifier | modifier le code] Le besoin d'utiliser un système distribué est souvent dérivé d'exigences non fonctionnelles soit : extensibilité (« scalability ») - les systèmes distribués permettent facilement une expansion si nécessaire ;ouverture - les composantes des systèmes distribués possèdent des interfaces bien définies ce qui leur permet d'être facilement extensibles et modifiables. Traitement parallèle CUDA. Qu’est-ce que CUDA ?
CUDA est une architecture de traitement parallèle développée par NVIDIA permettant de décupler les performances de calcul du système en exploitant la puissance des processeurs graphiques (GPU). Alors que des millions de GPU compatibles avec CUDA ont été vendus, des milliers de développeurs de logiciels, de scientifiques et de chercheurs utilisent CUDA dans une grande gamme de domaines, incluant notamment le traitement des images et des vidéos, la chimie et la biologie par modélisation numérique, la mécanique des fluides numérique, la reconstruction tomodensitométrique, l’analyse sismique, le ray tracing et bien plus encore. Traitement parallèle avec CUDA Le calcul informatique a évolué en passant du traitement central exclusif des CPU vers les capacités de co-traitement offertes par l’association du CPU et du GPU.
Du côté de la recherche scientifique, CUDA a été reçu avec enthousiasme. CUDA Zone. The first GPUs were designed as graphics accelerators, becoming more programmable over the 90s, culminating in NVIDIA's first GPU in 1999.
Researchers and scientists rapidly began to apply the excellent floating point performance of this GPU for general purpose computing. Applications CUDA. Dossiers recherche CUDA. BOINC. SETI@home. Seti@Home : Cuda Nvidia. SETI@home. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
SETI@home (abréviation de SETI at home, pouvant se traduire par « SETI à la maison ») est un projet de calcul distribué utilisant des ordinateurs branchés sur Internet. Il est hébergé par le Space Sciences Laboratory de l'université de Californie à Berkeley et est accessible au public depuis le [1],[2],[3]. Recherche scientifique[modifier | modifier le code] Il y avait deux objectifs originaux à SETI@home. Le premier était de prouver la fonctionnalité et la viabilité du calcul distribué. Le deuxième but est, jusqu'ici, un échec. SETI@home effectue la recherche de transmission radio extraterrestre à partir des observations faites par le radiotélescope d'Arecibo, Puerto Rico. Le point crucial de SETI@home est que les millions d'unités produites sont envoyées à des ordinateurs personnels qui utilisent le logiciel et qui, une fois l'analyse terminée, retournent les résultats à la source.
Résultats[modifier | modifier le code] Téléchargement ici: Distributed.net. Folding@home.