C'est ce que l'on fait. Mais sur les machines de calcul, les scheduleurs n'aiment pas toujours quand tu leur balances 50000 job d'un coup ;-) En fait, le soucis est ailleurs, si tu veux travailler sur des champs 3D à partir de N image en tranche (type tomographe), le traitement est très lourd. Les copains d'à coté ont une machine avec 3 cartes TESLA pour faire les traitements…
La nouvelle carte Intel Xeon Phi est très proche d'un processeur Xeon classique. Normalement, Intel devait gérer OpenMP de manière transparente sur cette carte (ce qui n'est pas le cas de Nvidia il me semble). Si on veut faire de l'imagerie type temps réel (médical) ou sur des images à grandes résolutions (80millions de pixel en 14 bits), il faut, à mon sens, que le moteur interne puisse être parallèle. Depuis quelques années, c'est le fait d'améliorer la parallélisation qui permet de continuer à monter en performance.
[^] # Re: Deux questions
Posté par Sytoka Modon (site web personnel) . En réponse à la dépêche Traitement d'image : Sortie de G'MIC 1.5.5.1. Évalué à 6.
C'est ce que l'on fait. Mais sur les machines de calcul, les scheduleurs n'aiment pas toujours quand tu leur balances 50000 job d'un coup ;-) En fait, le soucis est ailleurs, si tu veux travailler sur des champs 3D à partir de N image en tranche (type tomographe), le traitement est très lourd. Les copains d'à coté ont une machine avec 3 cartes TESLA pour faire les traitements…
La nouvelle carte Intel Xeon Phi est très proche d'un processeur Xeon classique. Normalement, Intel devait gérer OpenMP de manière transparente sur cette carte (ce qui n'est pas le cas de Nvidia il me semble). Si on veut faire de l'imagerie type temps réel (médical) ou sur des images à grandes résolutions (80millions de pixel en 14 bits), il faut, à mon sens, que le moteur interne puisse être parallèle. Depuis quelques années, c'est le fait d'améliorer la parallélisation qui permet de continuer à monter en performance.