X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/these_gilles.git/blobdiff_plain/e81bd9912542bc52e4b0fd1206e0b6f9b93a5fda..0b60f2b9f649af92fb00ae9fb88d77fe1cbb5c85:/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex?ds=inline

diff --git a/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex b/THESE/Chapters/chapter6/chapter6.tex
index 7699db5..12badec 100644
--- 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. 
 
-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
@@ -144,6 +144,7 @@ Masque&&$\mathbf{512\times 512}$&$\mathbf{1024\times 1024}$&$\mathbf{2048\times
 \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}
@@ -300,9 +301,9 @@ Les expérimentations conduites sur les kernels de convolution tendent égalemen
 
 Conscients du manque de souplesse découlant de l'optimisation de ces kernels et pour que cela ne soit pas un frein à l'utilisation de ces solutions, nous avons enfin proposé une application en ligne qui génère, à la demande, les codes des kernels médians et de convolution d'après les critères indiqués par l'utilisateur. Ce dernier peut alors télécharger un ensemble suffisant et immédiatement fonctionnel comprenant un fichier kernel GPU, un fichier main.c, un Makefile et une image de test. Il est accessible à l'adresse http://info.iut-bm.univ-fcomte.fr/staff/perrot/convomed et ses pages d'accueil et de téléchargement sont reproduites à la figure \ref{fig-convomed-copie}.
 \begin{figure}[h]
-  \hfill
-  \subfigure[Sélection des paramètres.]{\includegraphics[height=4cm]{Chapters/chapter6/img/convomed1.png}}\hfill
-  \subfigure[Téléchargement des fichiers.]{\includegraphics[height=4cm]{Chapters/chapter6/img/convomed2.png}}\hfill
+\centering
+  \subfigure[Sélection des paramètres.]{\includegraphics[width=10cm]{Chapters/chapter6/img/convomed1.png}}\\
+  \subfigure[Téléchargement des fichiers.]{\includegraphics[width=10cm]{Chapters/chapter6/img/convomed2.png}}
   \caption{Générateur de codes sources pour les filtres GPU rapides.}
  \label{fig-convomed-copie}
 \end{figure}