Saupin Guillaume

Dans notre précédent article, nous avons vu comment créer simplement un applicatif Android en Python. Nous allons maintenant détailler comment cross compiler simplement du C++ vers la plateforme Android pour booster les performances.

Vous êtes de ces éternels insatisfaits qui veulent toujours plus ? Vous demandez l'impossible ? Vous voulez développer pour Android, avec la souplesse de python, les performances du C++, en tirant profit du GPU ? Le tout sans trop vous fatiguer ? Vous voulez qu'on vous package rapidement votre application ? Et vous voulez faire tout ça avec un simple shell et vi ? Fallait le dire avant ! Utilisez Kivy !

Nous sommes nombreux à avoir découvert l’informatique à travers Ocaml, le langage de programmation fonctionnel mis au point à l’INRIA par Xavier Leroy. Pourtant, peu d’entre nous on eu l’opportunité (la chance ? ) de travailler avec ce langage, resté assez confidentiel dans le monde de l’entreprise. Cette situation est peut-être en passe de changer, avec l’apparition de Opa, un langage de programmation dérivé du Ocaml, qui propose une approche résolument nouvelle du développement d’applications web.

Après deux articles dédiés à la découverte de CUDA et de ses arcanes, vous voici armé pour créer une application utilisant CUDA pour les parties massivement parallèles. Nous allons donc mettre en application ces connaissances pour créer un simulateur de tissus simple. Nous évaluerons son réalisme en simulant le drapé d'une nappe sur un table.

Dans le précédent article, nous avons rapidement découvert l'architecture CUDA et les outils facilitant la gestion de projet contenant du code CUDA. Dans cet article, nous allons poursuivre notre découverte de CUDA et découvrir notamment les nombreux points auxquels il faut porter une attention marquée pour produire du code efficace.

La course au gigahertz, stoppée par des problèmes de dissipation thermique, a laissé place, depuis le milieu des années 2000 à la course à la multiplication des cœurs. Cette modification profonde de l'architecture des calculateurs nécessite de repenser les algorithmes existants, et impose de nouvelles contraintes de programmation. Nous allons découvrir dans cet article quels outils Nvidia, qui dispose de l'environnement de développement le plus abouti, met à notre disposition pour programmer ces cartes graphiques.