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Quelle bibliothèque utilisez-vous pour la programmation parallèle ?

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Le 2011-12-18 20:07:56, par 3DArchi, Rédacteur
Bonjour,

Un volet du développement multithread a pour objectif de distribuer les calculs sur plusieurs cœurs d'exécution afin de permettre d'améliorer sensiblement les performances et de pouvoir supporter une montée en charge des données à traiter. Plusieurs bibliothèques existent utilisant différentes approches :
  • SIMD
  • Multicoeur/multiprocesseur
  • GPGPU

Certaines bibliothèques interviennent sur plusieurs de ces différentes possibilités.

Laquelle/Lesquelles utilisez-vous ou aimeriez-vous utiliser sur vos projets ? Quels sont leurs avantages ? Leurs inconvénients ? Que manque-t-il ?

Ce sondage est le pendant de celui ci qui porte sur la programmation concurrente.
  Discussion forum
13 commentaires
  • RPGamer
    Membre averti
    Attention, plusieurs concepts qui n'ont rien à voir son mélangés dans ce sondage. La programmation concurrente (multithreading) n'a aucun rapport avec la programmation parallélisée (SIMD par ex). Je dirais même que le choix d'utiliser telle ou telle approche est fait dans des contextes totalement différents.
    le 04/08/2015 à 12:18
  • Lightness1024
    Membre régulier
    il ne faut pas oublier Thrust
    le 18/12/2011 à 21:40
  • bzerath
    Membre régulier
    En Java j'utilise Ateji PX. C'est pas mal, ca simplifie vachement le parallélisme.

    Juste dommage que faute de moyens ils n'aient pas sorti de version stable pour la programation sur le GPU.

    http://www.ateji.com/
    le 19/12/2011 à 10:42
  • YannPeniguel
    Membre éprouvé
    En C++, j'ai utilisé les QThread du Framework Qt: http://developer.qt.nokia.com/doc/qt...8/qthread.html
    En C, j'ai utilisé les threads Poxix: https://computing.llnl.gov/tutorials/pthreads/
    Et les threads de la glib: http://developer.gnome.org/glib/2.28...b-Threads.html
    le 19/12/2011 à 11:37
  • tbarry
    Membre du Club
    en C, j'utilise l'extension Openmp, facile à utiliser et très efficace, tout en restant très proche du séquentiel.
    >possibilité de fixer ou pas le nombre de coeur à utiliser, et de partager le travaille de façon dynamique/statique entre les coeurs rien qu'avec des directives ex: #pragma openmp parallele for.... pour paralléliser une boucle for

    don't patch a bad code, rewrite it
    le 19/12/2011 à 16:34
  • OcterA
    Membre actif
    Idem pour moi, j'ai utiliser la librairie OpenMP lors d'un projet de traitement d'image en C++.
    Cette libraire grâce à ces pragma super bien foutu et très intuitive m'as permis d'améliorer mes performance de filtres (algo déjà optimisé au maximum) par 10.
    Comme l'as fait souligner tbarry, une petite pragme du genre "#pragma openmp parallele for" juste avant votre for et le tour est (quasiment) joué.
    le 19/12/2011 à 17:13
  • vivi168
    Candidat au Club
    en c les posix thread
    le 21/12/2011 à 0:06
  • Rozebud
    Membre à l'essai
    CUDA et PyCUDA sont très pratiques pour les calculs numériques intenses.
    le 21/12/2011 à 0:16
  • mhtrinh
    Membre habitué
    en C avec OpenMPI
    Je suppose que Boost.MPI c'est pour du C++ ?
    le 21/12/2011 à 0:40
  • shenron666
    Expert confirmé
    en C++ : au début j'utilisais les threads de l'api win32 puis j'ai testé un peu OpenMP et finalement j'ai jeté mon dévolu sur Boost.Threads qui a le gros avantage d'être portable
    mais ça fait près de 2 ans que je n'ai pas fait de C++

    en C# : TPL et Reactive Framework
    le 21/12/2011 à 10:55
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