Un rapide prototypage a conforté cette idée et nous a conduit à chercher plus avant une technique d'implémentation du filtre médian qui exploite pleinement les capacités de nos GPU.
\section{Les transferts de données}
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Le chapitre \ref{ch-GPU}, présentant l'architecture et les caractéristiques principales des GPUs, donne également la liste et les spécificités des types de mémoire accessibles par un kernel. Lorsqu'il s'agit de stocker des volumes importants de données, comme les images d'entrée et de sortie, les alternatives sont assez limitées. En effet, le seul espace mémoire suffisamment important est celui la mémoire dite globale, malheureusement la plus lente. On dispose cependant de plusieurs modes pour y accéder, comme la déclaration de textures, qui offre un mécanisme de cache 2D permettant d'augmenter assez nettement les débits en lecture dans le cas d'accès au voisinage d'une donnée.
Dans le cadre de nos travaux, cette mémorisation sous forme de texture s'est montrée la plus performante pour les images d'entrée.
Les images de sortie filtrées sont produites en mémoire globale standard, hors texture, puis copiées vers une zone de mémoire de l'hôte (CPU) dont les pages sont réservées à l'avances et verrouillées, ce qui évite les pertes de performances liées aux défauts de page. L'algorithme \ref{algo-median-memcpy} synthétise ces pratiques en introduisant aussi les notations pour la suite.
-Cet emploi de mémoire que l'on qualifiera dorénavant de \og non paginée \fg{}, apporte un gain de temps important dans les transferts même s'il peut aussi s'avérer limitant lorsqu'il s'agit de traiter de très grands volumes de données. Les quantités de mémoire vive dont disposent les ordinateurs modernes permettent cependant de traiter sans restriction des images de plusieurs centaines de millions de pixels. Nos essais ont été conduits avec des images d'au maximum 100~MP.
+Cet emploi de mémoire que l'on qualifiera dorénavant de \og non paginée \fg{}, apporte un gain de temps important dans les transferts même s'il peut aussi s'avérer limitant lorsqu'il s'agit de traiter de très grands volumes de données, puisqu'il empêche d'accéder à l'ensemble de la mémoire vive de l'hôte CPU. Les quantités de mémoire vive dont disposent les ordinateurs modernes permettent cependant de traiter sans restriction des images de plusieurs centaines de millions de pixels. Nos essais ont été conduits avec des images d'au maximum 100~MP.
\begin{algorithm}
%\SetNlSty{textbf}{}{:}
\section{Utilisation des registres}
-En traitement d'image, les filtres médians sont beaucoup employés avec des tailles de fenêtres modestes comme pré-traitement, éventuellement itératif, ou bien avec de grandes tailles de fenêtres pour de l'estimation d'intensité d'arrière plan. Les taille intermédiaires, de l'ordre de quelques dizaines de pixels, ne sont à notre connaissance pas employées.
+En traitement d'image, les filtres médians sont beaucoup employés avec des tailles de fenêtres modestes comme pré-traitement, éventuellement itératif, ou bien avec de grandes tailles de fenêtres pour de l'estimation d'intensité d'arrière plan. Les taille intermédiaires, de l'ordre de quelques dizaines de pixels, ne sont à notre connaissance que rarement employées.
Un filtre médian de petite taille ne réalise que peu d'opérations, sans complexité de surcroît, et doit donc atteindre des niveaux de performances élevés.
Le cadre général des traitements sur GPU présenté au paragraphe \ref{sec-bilateral} n'est alors plus pertinent, pour deux raisons :
\subsection{La sélection de la valeur médiane}
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Dans le cas des filtres médians à petite fenêtre, on peut envisager d'attribuer un registre par valeur à trier. Dans ce cas, un médian 3$\times$3 emploiera 9 registres par thread, et cette méthode pourra théoriquement s'appliquer jusqu'au médian 7$\times$7 sur C2070 et 11$\times$11 sur C1060.
Comme la recherche de performance impose de rationaliser l'utilisation des registres, nous nous sommes orientés vers l'algorithme dit \textit{forgetful selection} (sélection par oubli) qui évite d'avoir recours à cette cardinalité de \og un registre pour un pixel\fg{} de la fenêtre (\cite{medianggems5}).
Les valeurs présentées dans les tableaux \ref{tab-median-coutcpy}, \ref{tab-median-chronos} et la figure \ref{fig-median-comp} sont obtenues par moyennage du chronométrage de 1000 exécutions du même kernel, développé en variantes 8 et 16 bits de profondeurs de niveau de gris.
-La première analyse que nous pouvons en faire est la pertinence des choix faits quant aux transferts de données, qui représentent entre 13\% et 82\% du temps total d'exécution des configurations testées.
+L'analyse que nous pouvons tirer du tableau \ref{tab-median-coutcpy} est la pertinence des choix relatifs aux transferts de données, qui représentent entre 13\% et 82\% du temps total d'exécution des configurations testées.
\begin{table}[ht]
\renewcommand{\arraystretch}{1.5}
