Suralimentation avec accélération GPU
trait de séparation
Comment l'accélération GPU peut-elle bénéficier aux applications UAM/UAV modernes ?
L'explosion du machine learning et l'intelligence artificielle que nous constatons aujourd'hui n'est pas due à des théories informatiques fondamentalement nouvelles. En effet, la plupart des mathématiques impliquées dans ces algorithmes datent de plusieurs décennies. L’aspect vraiment révolutionnaire dans l'IA et le ML aujourd'hui est la prise de conscience que nous pouvons accélérer la masse des calculs impliqués - qui étaient autrefois considérés comme insolubles sur le plan informatique - à l'aide de processeurs graphiques (GPU). Les GPU offrent de larges gammes de cœurs dédiés au calcul. À condition les algorithmes soient écrit de manière tirer le meilleur parti des cœurs du GPU pour effectuer les calculs, nous pouvons décharger le CPU d’une grande partie des algorithmes sur le GPU et laisser le CPU libre de continuer à faire fonctionner le système. C'est la vraie accélération.
Ce livre blanc traite des calculs impliqués dans le cas d'utilisation de la modélisation de la dynamique de vol d'un quadrirotor, indique quelles parties des calculs sont candidates à l'accélération GPU et démontre l'importance du déterminisme pour le temps d'exécution de ces calculs.
L'explosion du machine learning et l'intelligence artificielle que nous constatons aujourd'hui n'est pas due à des théories informatiques fondamentalement nouvelles. En effet, la plupart des mathématiques impliquées dans ces algorithmes datent de plusieurs décennies. L’aspect vraiment révolutionnaire dans l'IA et le ML aujourd'hui est la prise de conscience que nous pouvons accélérer la masse des calculs impliqués - qui étaient autrefois considérés comme insolubles sur le plan informatique - à l'aide de processeurs graphiques (GPU). Les GPU offrent de larges gammes de cœurs dédiés au calcul. À condition les algorithmes soient écrit de manière tirer le meilleur parti des cœurs du GPU pour effectuer les calculs, nous pouvons décharger le CPU d’une grande partie des algorithmes sur le GPU et laisser le CPU libre de continuer à faire fonctionner le système. C'est la vraie accélération.
Ce livre blanc traite des calculs impliqués dans le cas d'utilisation de la modélisation de la dynamique de vol d'un quadrirotor, indique quelles parties des calculs sont candidates à l'accélération GPU et démontre l'importance du déterminisme pour le temps d'exécution de ces calculs.
