final avant rapport

[these_gilles.git] / THESE / Chapters / chapter6 / chapter6.tex

diff --git a/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex b/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex
index 1225802a898cf290216dce1d1ba70c1018f55390..12badec3c7f35a34207229004c47e483088b794f 100644 (file)
--- a/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex
+++ b/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex
@@ -119,7 +119,7 @@ Le listing \ref{lst-convo-8x8pL3} présente, pour exemple, le code implémentant
 On remarque qu'il n'y a que 30 accès à la texture, au lieu des $9\times 8=72$ sans optimisation, et que la sortie opère sur 8 pixels consécutifs en mémoire globale. On obtient ainsi une utilisation optimale de la mémoire.
 L'ensemble des mesures de performance associées, sur C2070,  est regroupé dans le tableau \ref{tab-convo-8x8p}. On observe que, grâce à une bande passante mémoire supérieure, les débits mesurés peuvent dépasser les 2100~MP/s, pour une convolution 3$\times$3 sur une image de 4096$\times$4096 pixels. Le traitement de référence quant à lui est effectué en 0.987~ms pour un débit de 1666~MP/s. 
 
 On remarque qu'il n'y a que 30 accès à la texture, au lieu des $9\times 8=72$ sans optimisation, et que la sortie opère sur 8 pixels consécutifs en mémoire globale. On obtient ainsi une utilisation optimale de la mémoire.
 L'ensemble des mesures de performance associées, sur C2070,  est regroupé dans le tableau \ref{tab-convo-8x8p}. On observe que, grâce à une bande passante mémoire supérieure, les débits mesurés peuvent dépasser les 2100~MP/s, pour une convolution 3$\times$3 sur une image de 4096$\times$4096 pixels. Le traitement de référence quant à lui est effectué en 0.987~ms pour un débit de 1666~MP/s. 
 

-Sur GTX280, cette implémentation atteint également des débits supérieurs aux précédents, mais surtout, surpasse la solution Nvidia avec une exécution du traitement de référence en 1,21~ms, soit une accélération de plus de 14\%. Le gain au niveau du débit reste modeste car les transferts représentent à eux seuls plus de 72\% du temps total. Le modèle GTX280 traite ainsi 962~MP à la seconde, soit un gain de seulement 1.7\% par rapport à la solution de référence.
+Sur GTX280, cette implémentation atteint également des débits supérieurs aux précédents, mais surtout, détrône la solution Nvidia avec une exécution du traitement de référence en 1,21~ms, soit une accélération de plus de 14\%. Le gain au niveau du débit reste modeste car les transferts représentent à eux seuls plus de 72\% du temps total. Le modèle GTX280 traite ainsi 962~MP à la seconde, soit un gain de seulement 1.7\% par rapport à la solution de référence.

 
 \begin{table}
 \centering
 
 \begin{table}
 \centering


@@ -144,6 +144,7 @@ Masque&&$\mathbf{512\times 512}$&$\mathbf{1024\times 1024}$&$\mathbf{2048\times
 \label{tab-convo-8x8p}
 \end{table}
 
 \label{tab-convo-8x8p}
 \end{table}
 

+\pagebreak

 \lstinputlisting[label={lst-convo-8x8pL3},caption={Kernel réalisant la convolution par un masque 3$\times$3 dont les coefficients normalisés sont en mémoire constante.}]{Chapters/chapter6/code/convoGene8x8pL3.cu}
 
 \section{Cas de la convolution séparable}
 \lstinputlisting[label={lst-convo-8x8pL3},caption={Kernel réalisant la convolution par un masque 3$\times$3 dont les coefficients normalisés sont en mémoire constante.}]{Chapters/chapter6/code/convoGene8x8pL3.cu}
 
 \section{Cas de la convolution séparable}