Étude et tests de CUDA™ (NVIDIA) appliqués à la mise en œuvre d’algorithmes de télécommunications

Texte intégral

(1)Étude et tests de CUDA™ (NVIDIA) appliqués à la mise en œuvre d’algorithmes de télécommunications Jean-Charles Paoletti. To cite this version: Jean-Charles Paoletti. Étude et tests de CUDA™ (NVIDIA) appliqués à la mise en œuvre d’algorithmes de télécommunications. Automatique / Robotique. 2013. �dumas-01154150�. HAL Id: dumas-01154150 https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-01154150 Submitted on 21 May 2015. HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés..

(2) CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS ___________________. MEMOIRE présenté en vue d'obtenir le DIPLOME D'INGENIEUR CNAM en ELECTRONIQUE PAR Jean-Charles PAOLETTI ___________________. Etude et tests de CUDA™ (NVIDIA) appliqués à la mise en œuvre d’algorithmes de télécommunications Soutenu le 05 novembre 2013 _________________ JURY PRESIDENT : M. D. LE RUYET. Professeur des Universités - CNAM. MEMBRES :. Professeur des Universités - CNAM Maître de conférences - CNAM Développeur FPGA - ELSYS DESIGN Ingénieur Electronicien - SAGEM. Mme C. ALGANI M. C. PAUTOT M. S. LETOURNEUR M. T. DO.

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(4) Remerciements :. Je remercie le professeur Han VU THIEN de m’avoir accueilli dans son laboratoire pour effectuer mon stage de fin d’études. Je remercie Christian PAUTOT pour m’avoir proposé ce sujet de mémoire et pour ses conseils pour l’élaboration de ce mémoire. Je remercie également Christophe ALEXANDRE pour ses conseils techniques. Je remercie l’ensemble des stagiaires du Laboratoire Signaux et Systèmes du CNAM pour leurs nombreux conseils utiles lors de ma recherche d’emploi et pour les bons moments passés ensemble. Je remercie également ma famille – et en particulier ma sœur Sophie PAOLETTI – pour son soutien moral tout au long de mes études au CNAM..

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(6) Table des matières Introduction........................................................................................................................ 8 I. LES CARTES GRAPHIQUES NVIDIA .................................................................................................10 I.1 HISTORIQUE DES CARTES GRAPHIQUES NVIDIA ...........................................................................10 I.1.1 Les processeurs graphiques antérieurs à CUDA™..............................................................10 I.1.2 Première architecture unifiée CUDA : l’architecture G80 ..................................................10 I.1.3 Deuxième architecture unifiée CUDA : l’architecture GT200 ............................................12 I.1.4 L’architecture Fermi............................................................................................................12 I.2 CONSTITUTION D’UNE CARTE GRAPHIQUE .....................................................................................14 I.2.1 Présentation générale d’une carte graphique .......................................................................14 I.2.2 Fonctionnement général d’une carte graphique...................................................................14 I.2.3 Composants d’une carte graphique......................................................................................15 I.3 ARCHITECTURE INTERNE D’UNE CARTE GRAPHIQUE NVIDIA .......................................................20 I.3.1 Présentation .........................................................................................................................20 I.3.2 Types de mémoire présents sur les cartes graphiques NVIDIA ..........................................26 I.3.3 Architectures des processeurs graphiques antérieurs à CUDA™........................................28 I.3.4 Première architecture unifiée : le processeur G80 ...............................................................29 I.3.4.1 Présentation................................................................................................................29 I.3.4.2 Le pipeline graphique ................................................................................................31 I.3.4.3 Le pipeline de calcul ..................................................................................................34 I.3.5 Architecture unifiée seconde génération : le processeur GT200 .........................................35 I.3.6 Architecture Fermi™: première mise en œuvre avec le processeur GF100 ........................36 II UTILISATION DE L’ARCHITECTURE CUDA™..................................................................................40 II.1 PRÉSENTATION DE L’ARCHITECTURE CUDA™ ........................................................................40 II.2 DESCRIPTION D’UN PROGRAMME CUDA DE BASE ....................................................................42 II.3 INTÉGRATION D’UN PROGRAMME CUDA DANS UNE FONCTION MEX ......................................45 II.4 APPLICATION DE CUDA™ À LA MULTIPLICATION DE MATRICES ..............................................49 II.4.1 Description de la routine passerelle (mexFunction) .......................................................49 II.4.2 Description du kernel ..........................................................................................................51 II.4.2.1 Appel du kernel..........................................................................................................51 II.4.2.2 Grille et blocs à une dimension..................................................................................54 II.4.2.3 Grille et blocs à deux dimensions ..............................................................................56 II.4.2.4 Opérations exécutées par le kernel au niveau global .................................................62 II.4.2.5 Opérations exécutées par chaque multiprocesseur.....................................................65 II.4.2.6 Ensemble des opérations exécutées par une tâche isolée ...........................................66 II.4.2.7 Facteurs limitatifs du nombre de blocs résidents .......................................................69 II.5 ANALYSE DES RÉSULTATS POUR L’API DU MOTEUR D’EXÉCUTION CUDA...............................71 II.5.1 Présentation des conditions de mesure ................................................................................71 II.5.2 Influence de la taille de bloc et de la limitation du nombre de registres sur la performance75 II.5.3 Utilisation de la mémoire partagée ......................................................................................77 II.5.4 Influence de la taille de bloc et de la limitation du nombre de registres sur le taux d’occupation des ressources...............................................................................................................77 II.5.5 Performances ramenées en GFLOPS ..................................................................................79 II.5.6 Performances de la fonction MEX-CUDA-C comparée aux performances de MATLAB seul 81 II.5.7 Synthèse des résultats obtenus.............................................................................................82 III UTILISATION DE LA BIBLIOTHÈQUE CUBLAS ................................................................................83 III.1 PRÉSENTATION DE LA BIBLIOTHÈQUE CUBLAS .......................................................................83 III.2 DESCRIPTION D’UN PROGRAMME CUBLAS DE BASE ................................................................85. 5.

(7) III.2.1 Déclaration des pointeurs CPU et GPU ..........................................................................85 III.2.2 Initialisation des pointeurs CPU .....................................................................................85 III.2.3 Réservation de mémoire pour les pointeurs GPU...........................................................86 III.2.4 Transfert des données CPU vers GPU ............................................................................87 III.2.5 Calculs sur GPU .............................................................................................................87 III.2.6 Transfert des données GPU vers CPU ............................................................................89 III.2.7 Libération de la mémoire GPU.......................................................................................89 III.2.8 Libération de la mémoire CPU .......................................................................................89 III.3 APPLICATION DE CUBLAS À LA MULTIPLICATION DE MATRICES DANS UNE FONCTION MEX ..90 III.4 ANALYSE DES RÉSULTATS POUR L’API CUBLAS ....................................................................92 III.4.1 Influence de la taille de la grille de tâches sur la performance .......................................92 III.4.2 Influence de la taille de la grille de tâches sur le choix des paramètres par CUBLAS ...97 III.4.2.1 Cas d’une matrice résultat de taille 656*656 : ...........................................................98 III.4.2.2 Cas d’une matrice résultat de taille 640*640 : ..........................................................99 III.4.3 Synthèse des résultats obtenus......................................................................................100 IV UTILISATION DE LA BIBLIOTHÈQUE CUFFT POUR LE TRAITEMENT DU SIGNAL..........................102 IV.1 PRÉSENTATION DE LA BIBLIOTHÈQUE CUFFT ........................................................................102 IV.2 DESCRIPTION D’UN PROGRAMME CUFFT DE BASE .................................................................103 IV.3 APPLICATION DE LA BIBLIOTHÈQUE CUFFT AU TRAITEMENT DU SIGNAL ...............................105 IV.4 ANALYSE DES RÉSULTATS POUR L’API CUFFT......................................................................108 IV.4.1 Calcul du nombre de FLOPS ........................................................................................108 IV.4.1.1 Cas de MATLAB.....................................................................................................108 IV.4.1.2 Cas de l’API CUFFT ...............................................................................................109 IV.4.2 Influence de la taille d’une transformée sur la performance.........................................109 IV.4.3 Influence du nombre de transformées de taille fixe sur la performance .......................111 IV.4.4 Procédure de choix des paramètres par l’API CUFFT..................................................112 V SYNTHÈSE DES RÉSULTATS CUDA, CUBLAS ET CUFFT............................................................114 VI APPLICATION DE CUDA™ À LA MISE EN ŒUVRE D’ALGORITHMES DE TÉLÉCOMMUNICATIONS116 VI.1 PRÉSENTATION .......................................................................................................................116 VI.2 UTILISATION D’UN RADAR PSEUDO ALÉATOIRE ......................................................................116 VI.3 LIEN ENTRE TRANSFORMÉE DE FOURIER ET CORRÉLATION .....................................................117 VI.4 APPLICATION DE CUDA™ AU CALCUL DE LA DISTANCE D’UN OBJET ....................................118 VI.5 EVALUATION DES PERFORMANCES DE CUDA PAR RAPPORT À UN RADAR RÉEL .....................119. Conclusion..................................................................................................................... 121 Glossaire........................................................................................................................ 123 Bibliographie ................................................................................................................. 126 Table des annexes.......................................................................................................... 128 Annexe 1 Comparaison et historique des cartes graphiques ......................................... 129 Annexe 2 Installation de CUDA™ et du pilote CUDA ................................................ 134 Annexe 3 Installation et configuration de Visual Studio 2005 ..................................... 137 Annexe 4 Création et configuration d’un projet CUDA™, CUBLAS ou CUFFT sous Visual Studio 2005 ........................................................................................................ 139 Annexe 5 Outils de développement CUDA .................................................................. 161 Annexe 6 Programme MEX-CUDA-C ......................................................................... 170. 6.

(8) Annexe 7 Programme MEX-CUBLAS-C ..................................................................... 175 Annexe 8 Programme MEX-CUFFT-C......................................................................... 180 Liste des figures ............................................................................................................. 184 Liste des tableaux .......................................................................................................... 186. 7.

(9) Introduction. Depuis une trentaine d'année, portée par l'industrie des jeux vidéos, la restitution à l'écran de données graphiques est une des fonctions informatiques qui a le plus évolué. Pendant longtemps, la restitution graphique de données vidéo et la création de graphismes pour les jeux vidéo ont été mises en œuvre dans les cartes graphiques par ce qu'on appelle un pipeline graphique. Un pipeline graphique est un ensemble d'étapes reliées ensemble de manière fixe. Les résultats d'une étape étaient utilisés comme données d'entrée pour l'étape suivante et à chaque étape était dédié un programme et/ou des ressources fixes. Puis, poussée par une demande en progression constante, l'industrie des cartes graphiques s'est énormément développée afin de satisfaire principalement les joueurs de jeu vidéo en recherche permanente de graphismes proches du réel. Les pipelines des cartes graphiques se sont donc progressivement complexifiés avec de plus en plus d'étapes et sous-étapes mises en œuvre dans les versions de l’API graphique DirectX. Les cartes graphiques ont rapidement atteint des puissances de calcul telles que les scientifiques ont commencé à s'y intéresser non plus pour faire du traitement graphique mais pour exécuter des calculs séparables en plusieurs tâches identiques attribuées à chacun des cœurs du processeur graphique (GPU). C'est ce qu'on a appelé le GPGPU [1] – abbréviation de General-Purpose processing on Graphics Processing Units – c'est à dire du calcul générique sur processeur graphique. Puis fin 2006, environ un an avant son principal concurrent (la société canadienne ATI devenue AMD), la société NVIDIA change complètement – avec son processeur G80 – la manière dont sont mis en œuvre les pipelines dans les cartes graphiques. Désormais, les ressources de calcul fixes sont remplacées par des ressources de calcul réutilisables par chaque étape d’un traitement graphique. C'est ce qu'on appellera l'architecture dite « unifiée ». Désormais, le calcul scientifique est pris en compte à part entière à travers une architecture de calcul (appelée « pipeline de calcul » sur le G80 [2]) dédiée, basée sur les mêmes cœurs que l'architecture graphique. En 2008, NVIDIA introduit une version très améliorée du processeur G80, c'est le processeur GT200. L'architecture des processeurs G80 et GT200 était appelée architecture « Tesla » [3][4]. Comme pour le processeur G80, l’architecture de traitement graphique et l’architecture de calcul du processeur GT200 utilisent les mêmes cœurs pour fonctionner. Puis une architecture totalement nouvelle basée sur les demandes des développeurs fait son apparition en 2010, c'est l'architecture Fermi mise en œuvre dans le processeur GF100. Avec le modèle Fermi, se côtoient une architecture graphique basée sur l'API DirectX 11 et une architecture de calcul. Le processeur graphique présent sur chaque carte graphique est divisé en un certain nombre de processeurs de calcul appelés cœurs, contenant les ressources minimales nécessaires au traitement graphique. Ces cœurs verront leur nombre se multiplier en très peu d'années. Les processeurs NVIDIA les plus puissants comportent actuellement (2011) 512 cœurs ce qui les rend plus rapides que le CPU lui même pour un certain nombre de calculs. L'objet de ce mémoire sera donc d'étudier les capacités de calcul d'une des cartes graphiques NVIDIA dernière génération, la GTX 470, comprenant 8.

(10) . F°XUV HW EDVpH VXU O DUFKLWHFWXUH )HUPL /H WKqPH GHV FDUWHV JUDSKLTXHV pWDQW WUqV YDVWH QRXV QRXV OLPLWHURQV j O pWXGH GHV FDUWHV 19,',$ ELHQ TXH OHV FDUWHV $0' DQFLHQQHPHQW$7,

(11) SRVVqGHQWGHVFDSDFLWpVGHFDOFXOWRXWjIDLWFRPSDUDEOHVDX[FDUWHV 19,',$ 'qV OHV GpEXWV GH O DUFKLWHFWXUH XQLILpH 19,',$ ILQ XQ HQYLURQQHPHQW GH SURJUDPPDWLRQHVWGpGLpDX[FDOFXOVVXUFDUWHJUDSKLTXHF HVWO HQYLURQQHPHQW&8'$$ FKDTXH QRXYHOOH DUFKLWHFWXUH *7 HW *)

(12) GHV ELEOLRWKqTXHV GH IRQFWLRQV QRXYHOOHVDSSDUDLVVHQW 'DQVFHPpPRLUHQRXVpWXGLHURQVGDQVXQSUHPLHUWHPSV • XQH[HPSOHGHSURJUDPPDWLRQ&8'$ • SXLVO¶LQWpJUDWLRQG¶XQSURJUDPPH&8'$GDQVXQHIRQFWLRQ0(; SRXUTXHOD IRQFWLRQ&8'$&SXLVVHFRPPXQLTXHUDYHF0$7/$%

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(14) . ,. /HVFDUWHVJUDSKLTXHV19,',$. , +LVWRULTXHGHVFDUWHVJUDSKLTXHV19,',$ , /HVSURFHVVHXUVJUDSKLTXHVDQWpULHXUVj&8'$ 3RXVVpV SDU O¶LQGXVWULH GHV MHX[ YLGpRV OHV SURFHVVHXUV JUDSKLTXHV VH VRQW UDSLGHPHQW SHUIHFWLRQQpV MXVTX¶j FRQFXUUHQFHU OD SXLVVDQFH GH FDOFXO GHV &38 DFWXHOV &H SHUIHFWLRQQHPHQW D SHUPLV G¶HQYLVDJHU OHXU XWLOLVDWLRQ GDQV GH QRPEUHXVHV DSSOLFDWLRQVSDUDOOqOHVjEXWQRQJUDSKLTXH /HV WHQWDWLYHV G¶H[SORLWHU OHV SURFHVVHXUV JUDSKLTXHV SRXU GHV DSSOLFDWLRQV QRQ JUDSKLTXHV VRQW DSSDUXHV GqV *UkFH j O¶XWLOLVDWLRQ GH ODQJDJHV GH WUDLWHPHQW JUDSKLTXHGHKDXWQLYHDXWHOVTXH'LUHFW;2SHQ*/HW&JGLYHUVDOJRULWKPHVSDUDOOqOHV RQW pWp WUDQVIpUpV DX SURFHVVHXU JUDSKLTXH /HV SUREOqPHV WHOV TXH OD WDULILFDWLRQ GH VWRFNRSWLRQV OHV UHTXrWHV 64/ RX OD UHFRQVWLWXWLRQ G¶,50 RQW DWWHLQW VXU FDUWH JUDSKLTXH GH UHPDUTXDEOHV DPpOLRUDWLRQV GH SHUIRUPDQFHV /HV SUHPLqUHV WHQWDWLYHV G¶XWLOLVDWLRQ GHV $3, JUDSKLTXHV SRXU GX FDOFXO j SRUWpH JpQpUDOH VRQW FRQQXHV VRXV OH QRP*3*38 *HQHUDO3XUSRVH3URFHVVLQJRQ*UDSKLFV3URFHVVLQJ8QLWV

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(16) P VRLW SUHQDLW HQ FKDUJH GHV QRPEUHV IORWWDQWV GRXEOH SUpFLVLRQ QRQ QRUPDOLVpV &HFL YRXODLW GLUH TXH FHUWDLQHV DSSOLFDWLRQV VFLHQWLILTXHV QH SRXYDLHQW SDV rWUH H[pFXWpHVVXUOHSURFHVVHXUJUDSKLTXH , 3UHPLqUHDUFKLWHFWXUHXQLILpH&8'$O¶DUFKLWHFWXUH* 3RXUDERUGHUFHVSUREOqPHVGHX[WHFKQRORJLHVFOpVRQWpWpLQWURGXLWHV • O¶DUFKLWHFWXUHXQLILpH* • O¶HQYLURQQHPHQW GH SURJUDPPDWLRQ &8'$ XQH DUFKLWHFWXUH ORJLFLHOOH HW PDWpULHOOH TXL SHUPHWWDLW GH SURJUDPPHU OH SURFHVVHXU JUDSKLTXH DYHF GLIIpUHQWV ODQJDJHVGHSURJUDPPDWLRQGHKDXWQLYHDX (QVHPEOHFHVGHX[WHFKQRORJLHVUHSUpVHQWDLHQWXQHQRXYHOOHPDQLqUHG¶XWLOLVHUOH SURFHVVHXU JUDSKLTXH $X OLHX GH SURJUDPPHU GHV XQLWpV JUDSKLTXHV GpGLpHV DYHF GHV $3, JUDSKLTXHV OH SURJUDPPHXU SRXYDLW GpVRUPDLV pFULUH GHV SURJUDPPHV & DYHF H[WHQVLRQV &8'$ HW FLEOHU XQ SURFHVVHXU j IRQFWLRQQHPHQW SDUDOOqOH j SRUWpH JpQpUDOH &HQRXYHDXW\SHGHSURJUDPPDWLRQ*38DpWpGpQRPPpH©*38&RPSXWLQJªFHTXL YRXODLWGLUHXQHSULVHHQFKDUJHpWHQGXHGHVDSSOLFDWLRQVXQHSULVHHQFKDUJHpODUJLHGX ODQJDJH GH SURJUDPPDWLRQ HW XQH FODLUH VpSDUDWLRQ G¶DYHF OHV PRGqOHV GH SURJUDPPDWLRQ*3*38 . .

(17) . /D FDUWH JUDSKLTXH *H)RUFH D pWp OH SURGXLW TXL D GRQQp QDLVVDQFH DX QRXYHDX PRGqOH GH FDOFXO *38 /DQFpH VXU OH PDUFKp HQ QRYHPEUH OD *H)RUFH EDVpH VXU OH SURFHVVHXU JUDSKLTXH * D DSSRUWp SOXVLHXUV LQQRYDWLRQVFOpV DX FDOFXO*38 /H SURFHVVHXU * GH OD *H)RUFH pWDLW OH SUHPLHU SURFHVVHXU JUDSKLTXH jSUHQGUHHQFKDUJHOHODQJDJH&SHUPHWWDQWDX[SURJUDPPHXUVG¶XWLOLVHUODSXLVVDQFHGX SURFHVVHXUJUDSKLTXHVDQVGHYRLUDSSUHQGUHXQQRXYHDXODQJDJHGHSURJUDPPDWLRQ /H*DSHUPLVGHODQFHU • OH PRGqOH G¶H[pFXWLRQ PXOWLWkFKHV j LQVWUXFWLRQ XQLTXH RX 6,07 VLQJOH LQVWUXFWLRQ PXOWLSOHWKUHDG

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(19) . /D JpQpUDWLRQ GH FDUWHV JUDSKLTXHV 19,',$ FRQWHQDQW XQ SURFHVVHXU GRQW O¶DUFKLWHFWXUHHVW • DQWpULHXUHjODWHFKQRORJLH&8'$HVWUHSUpVHQWpHSDUOHVFDUWHV); 8OWUDHW*7; • GXPrPHW\SHTXHFHOOHGX*HVWUHSUpVHQWpHSDUODFDUWH*7; • *7HVWUHSUpVHQWpHSDUODFDUWH*7; • *)HVWUHSUpVHQWpHSDUODFDUWH*7; , 'HX[LqPHDUFKLWHFWXUHXQLILpH&8'$O¶DUFKLWHFWXUH*7 (Q MXLQ 19,',$ D ODQFp XQH UpYLVLRQ PDMHXUH GH O¶DUFKLWHFWXUH * /¶DUFKLWHFWXUH XQLILpH GH VHFRQGH JpQpUDWLRQ ± OD *7 ODQFpH SRXU OD SUHPLqUH IRLV GDQVOHVSURFHVVHXUVJUDSKLTXHVGHVFDUWHV*H)RUFH*7;4XDGUR);HW7HVOD 7

(20) ± D DXJPHQWp OH QRPEUH GH F°XUV GH WUDLWHPHQW PHQWLRQQpV SDU OD VXLWH VRXV OH QRPGHF°XUV&8'$

(21) GHj /HQRPEUHGHUHJLVWUHV XWLOLVpVSRXUVWRFNHUOHVYDULDEOHV

(22) SDUPXOWLSURFHVVHXUD GRXEOpSHUPHWWDQWG¶H[pFXWHUXQQRPEUHSOXVLPSRUWDQWGHWkFKHVVXUSXFHjQ¶LPSRUWH TXHOPRPHQW /HUHJURXSHPHQWGHVDFFqVjODPpPRLUHPDWpULHOOH FRDOHVFLQJ

(23) DpWpDMRXWpSRXU DPpOLRUHUO¶HIILFDFLWpGHO¶DFFqVPpPRLUH/DPpPRLUHJOREDOH>@UpVLGHVXUODPpPRLUH GX SpULSKpULTXH HW RQ DFFqGH j OD PpPRLUH GX SpULSKpULTXH SDU GHV WUDQVIHUWV PpPRLUH G¶XQH GH WDLOOH GH RX RFWHWV /RUVTX¶XQ HQVHPEOH GH WkFKHV H[pFXWH XQH LQVWUXFWLRQ TXL QpFHVVLWH G¶DFFpGHU j OD PpPRLUH OHV DFFqV PpPRLUH GH FKDTXH WkFKH

(24) VRQWUHJURXSpVHQXQRXSOXVLHXUVWUDQVIHUWVPpPRLUHVHORQ • ODWDLOOHGHVPRWVDFFpGpVSDUFKDTXHWkFKH • ODUpSDUWLWLRQGHVDGUHVVHVPpPRLUHDFFpGpHVSDUFKDTXHWkFKH 3RXU DFFpOpUHU OHV DFFqV j OD PpPRLUH LO HVW GRQF SUpIpUDEOH GH UHJURXSHU FRDOHVFLQJ

(25) OHVGRQQpHVG¶XQHQVHPEOHGHWkFKHVGDQVGHVHPSODFHPHQWVPpPRLUHGRQW OHVDGUHVVHVVHVXLYHQW /DSULVHHQFKDUJHGHODYLUJXOHIORWWDQWHGRXEOHSUpFLVLRQDpJDOHPHQWpWpDMRXWpH SRXUUpSRQGUHDX[EHVRLQVGHVDSSOLFDWLRQVGHFDOFXOKDXWHSHUIRUPDQFHRX+3& KLJK SHUIRUPDQFHFRPSXWLQJ

(26) RXGHVDSSOLFDWLRQVVFLHQWLILTXHV , /¶DUFKLWHFWXUH)HUPL /¶DUFKLWHFWXUH )HUPL UHSUpVHQWH HQ

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(48) FDGHQFpSDUXQHKRUORJHj*+] SRXUXQGpELWGH0RVSDUYRLHGRQF*RVSRXUXQFRQQHFWHXUjYRLHV • GXSURFHVVHXUJUDSKLTXHYHUVODPpPRLUHYLGpRDILQGHFUpHUXQHLPDJHGH O pFUDQjFHWHQGURLW GRQQpHVVRXVIRUPHQXPpULTXH

(49) (QVXLWHVLRQXWLOLVH • XQPRQLWHXUDQDORJLTXH P O¶LPDJHYLGpRQXPpULTXHHVWWUDQVPLVHGHODPpPRLUHYLGpRYHUVOH &RQYHUWLVVHXU1XPpULTXH$QDORJLTXH 5$0'$&

(50) SRXUODFRQYHUWLUVRXV IRUPHDQDORJLTXH P ODYLGpRVRXVIRUPHDQDORJLTXHHVWHQVXLWHWUDQVPLVHGX5$0'$&YHUVOH PRQLWHXUYLDXQFRQQHFWHXU'9,$'9,,RX9*$ • XQPRQLWHXUQXPpULTXHOHVLJQDOQXPpULTXHHVWWUDQVPLVGHODPpPRLUHYLGpR YHUVOHPRQLWHXUYLDXQFRQQHFWHXU'9,,RX'9,' /H FRQQHFWHXU '9,, '9,,QWHJUDWHG

(51) SHUPHW GH WUDQVPHWWUH XQ VLJQDO DQDORJLTXHRXQXPpULTXH 'DQV OD FRQILJXUDWLRQ TXH QRXV XWLOLVHURQV XQ PRQLWHXU QXPpULTXH HVW EUDQFKp VXUXQGHVGHX[FRQQHFWHXUV'9,,SUpVHQWVVXUODFDUWH*7; . . .

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(54) HVWGH OLEpUHUOHPLFURSURFHVVHXUGHODFDUWHPqUHHQSUHQDQWHQFKDUJHOHVFDOFXOVVSpFLILTXHVj O¶DIILFKDJHHWjODFRRUGLQDWLRQGHVJUDSKLVPHV' /H SURFHVVHXU HVW FRQoX HQ SDUWLFXOLHU SRXU UpDOLVHU GHV FDOFXOV HQ YLUJXOH IORWWDQWH TXL VRQW IRQGDPHQWDX[ SRXU O¶DIILFKDJH G¶LPDJHV ' RX ' /HV SULQFLSDOHV FDUDFWpULVWLTXHVGX*38VRQWVDIUpTXHQFHG¶KRUORJHGHF°XUTXLV¶pWHQGW\SLTXHPHQWGH 0+]j*+]HWOHQRPEUHGHSLSHOLQHVTXLWUDQVIRUPHQWXQHLPDJH'FDUDFWpULVpH SDUGHVVRPPHWV RXYHUWH[

(55) HWGHVOLJQHVHQXQHLPDJH'IRUPpHGHSL[HOV. .

(56) Sur la Figure 3, on peut voir la photo d’un des processeurs graphiques précédant CUDA™.. Figure 3 : Le processeur graphique NV43 d’une GeForce 6600 GT. Les processeurs graphiques modernes ont un fonctionnement massivement parallèle, et sont entièrement programmables. Leur puissance de calcul est sans commune mesure avec celle des CPU. En conséquence, ils concurrencent les CPU pour les calculs haute performance. La mémoire vidéo La mémoire vidéo conserve les données numériques qui doivent être converties en images par le processeur graphique et les images traitées par le processeur graphique avant leur affichage. Toutes les cartes graphiques supportent deux méthodes d’accès à leur mémoire. L’une est utilisée pour recevoir des informations en provenance du reste du système, l’autre est sollicitée pour l’affichage à l’écran. La première méthode est un accès direct conventionnel (RAM) comme pour les mémoires centrales, la deuxième méthode est généralement un accès séquentiel à la zone de mémoire contenant l’information à afficher à l’écran. La capacité mémoire de la plupart des cartes graphiques en 2011 s’étend de 128Mo à 4 Go. La mémoire vidéo est basée surtout sur de la mémoire DRAM de type DDR, DDR2, GDDR3, GDDR4 et GDDR5. Tableau 2 : Fréquence d’horloge et bande passante selon les types de mémoire. Type DDR DDR2 GDDR3 GDDR4 GDDR5. Fréquence d’horloge mémoire (MHz) 166 - 950 533 - 1000 700 - 2400 2000 - 3600 900 - 5600. Bande passante (GB/s) 1.2 - 30.4 8.5 - 16 5.6 - 156.6 128 - 200 130 - 230. Le BIOS vidéo Le BIOS vidéo est à la carte graphique ce que le BIOS est à la carte mère. C’est un petit programme de base enregistré dans une mémoire ROM et qui contient certaines informations sur la carte graphique et dont une des fonctions est de démarrer la carte graphique. Le BIOS vidéo peut contenir des informations sur le cadencement de la 16.

(57) . PpPRLUH VXU OHV YLWHVVHV G¶RSpUDWLRQ HW OHV WHQVLRQV GX SURFHVVHXU JUDSKLTXH VXU OD 5$0HWG¶DXWUHVLQIRUPDWLRQV/H%,26YLGpRJqUHOHVRSpUDWLRQVGHODFDUWHJUDSKLTXH HW IRXUQLW OHV LQVWUXFWLRQV TXL SHUPHWWHQW j O¶RUGLQDWHXU HW DX ORJLFLHO G¶LQWHUDJLU DYHF OD FDUWH /H5$0'$& /H 5$0'$& 5DQGRP $FFHVV 0HPRU\ 'LJLWDOWR$QDORJ &RQYHUWHU

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(60) TXH OD FDUWH JUDSKLTXH SHXW SUHQGUHHQFKDUJH %LHQTXHOH5$0'$&VRLWHQFRUHSUpVHQWGDQVOHVFDUWHVJUDSKLTXHVDFWXHOOHVLO HVWGHPRLQVHQPRLQVXWLOLVpOHVPRQLWHXUVDFWXHOVpWDQWQXPpULTXHSRXUODSOXSDUW/H 5$0'$&QHUHVWHHQFRUHXWLOLVpTX¶DYHFXQPRQLWHXUDQDORJLTXHHWXQHLQWHUIDFH'9, $RX'9,, /DFRQQH[LRQDYHFODFDUWHPqUH /D FRQQH[LRQ GH OD FDUWH JUDSKLTXH DYHF OD FDUWH PqUH VH IDLW j O¶DLGH G¶XQ SRUW JUHIIp VXU XQ EXV PDLV GDQV EHDXFRXS GH GRFXPHQWDWLRQV WHFKQLTXHV RQ SDUOH SOXV VRXYHQWGHEXVTXHGHSRUWSRXUSDUOHUGHODFRQQH[LRQDYHFODFDUWHPqUH $XFRXUVGHVDQQpHVSOXVLHXUVWHFKQRORJLHVVHVRQWVXFFpGpHVSRXUVDWLVIDLUHOHV EHVRLQV GH YLWHVVH GH WUDQVIHUW VDQV FHVVH FURLVVDQWV GHV FDUWHV JUDSKLTXHV 2Q SHXW OHV GLYLVHUHQGHX[FDWpJRULHVSULQFLSDOHV • /HV EXV XWLOLVpV GDQV OH SDVVp PDLV DFWXHOOHPHQW REVROqWHV 6 ,6$ 1X%XV0&$(,6$9/%3&,83$$*33&,; • /HVEXVFRXUDPPHQWXWLOLVpVDFWXHOOHPHQW P 3&,([SUHVV 3&,H

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(62) /HGpELWGHGRQQpHVSHXWDOOHUMXVTX¶j P YHUVLRQ0RVSRXUXQHIUpTXHQFHGH*+] P YHUVLRQ0RVSRXUXQHIUpTXHQFHGH*+] /H3&,([SUHVVUHPSODFHWRXVOHVFRQQHFWHXUVG¶H[WHQVLRQG¶XQ3&GRQW OH 3&, HW O¶$*3 HW HVW HQFRUH

(63) WUqV FRXUDPPHQW XWLOLVp GDQV OD SOXSDUWGHVFDUWHVJUDSKLTXHV2QSDUOHGHSRUWV3&,Hîîîîî HWîSRXUGLIIpUHQFLHUOHVSRUWVHQIRQFWLRQGXQRPEUHGHFRQQHFWHXUVGH OLJQH GRQW LOV GLVSRVHQW UHVSHFWLYHPHQW RX OLJQHV PD[LPXP

(64) 8QSRUWîYHUVLRQSHUPHWG DWWHLQGUHHQWKpRULHXQGpELW GH*RVVRLWIRLVOHGpELWGHVSRUWV$*3. P 86% FHUWDLQHV FDUWHV JUDSKLTXHV H[WHUQHV SURILWHQW GX KDXW GpELW 0RV

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(67) P YHUVLRQ*ELWVV 0RV

(68) /HVLQWHUIDFHVYLGpR .

(69) . ,OH[LVWHGHX[W\SHVG¶LQWHUIDFH • /HV LQWHUIDFHV DQDORJLTXHV &HV LQWHUIDFHV pWDQW REVROqWHV RX HQ YRLH G¶REVROHVFHQFH QRXV QH OHV GpWDLOOHURQV SDV /HV WURLV SULQFLSDOHV LQWHUIDFHV DQDORJLTXHVD\DQWpWpXWLOLVpVVRQW P /¶LQWHUIDFH9*$ P /¶LQWHUIDFHYLGpRFRPSRVLWH FRGDJHVYLGpR176&6(&$0HW3$/

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(71) SHUPHW G HQYR\HU DX[ pFUDQV OH VXSSRUWDQW GHV GRQQpHV QXPpULTXHV &HFL SHUPHW G pYLWHU GHV FRQYHUVLRQV QXPpULTXHDQDORJLTXH SXLV DQDORJLTXH QXPpULTXHV LQXWLOHV 'H SOXV OD OLDLVRQ '9, DPpOLRUH VHQVLEOHPHQW OD TXDOLWp GH O¶DIILFKDJH SDU UDSSRUW j OD FRQQH[LRQ9*$ ,OH[LVWHWURLVW\SHVGHSULVHV OH'9,$ '9,$QDORJ

(72) TXLWUDQVPHWXQLTXHPHQWOHVLJQDO DQDORJLTXH OH'9,' '9,'LJLWDO

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(79) La liaison double (« dual link ») ne doit pas être confondue avec l’affichage dual (dual display également appelé dual head), qui décrit les situations pour lesquelles un ordinateur utilise deux moniteurs à la fois pour l’affichage des données.. o L’interface HDMI Cette interface sortie en 2003 permet de relier la carte à un écran haute définition en transmettant également la partie audio. Ces signaux sont transmis numériquement et peuvent être cryptés (protection du contenu contre la copie). Elle permet d'interconnecter une source audio/vidéo - tel qu'un lecteur HD DVD ou Blu-ray, un ordinateur, une console de jeu ou un téléviseur HD. Cette interface se base sur l'interface DVI qu'elle étend et supporte aussi bien la vidéo standard que la haute définition. Il existe trois types de connecteurs HDMI : Type A : le plus courant ; il se compose de 19 broches. Type B : équivalent du Dual-link DVI mais qui est en partie rendu obsolète par la version 1.3 du HDMI - qui double la bande passante sur un câble de type A. Type C : apparu avec la norme 1.3 du HDMI, le type C est une version compacte du type A (avec donc 19 broches) spécialement dédié aux appareils portables tels que caméscopes et appareils photos numériques. Type D : ce type de connecteur est défini par la norme HDMI 1.4. Il garde les 19 broches des types A et C mais réduit la taille du connecteur jusqu’à une taille proche de celle d’un connecteur microUSB. Type E : ce type de connecteur est un système de connection utilisé en aéronautique et défini par la norme HDMI 1.4. o L’interface DisplayPort Cette interface est une interface numérique pour écran mise en place par le consortium VESA (Video Electronics Standards Association). Il définit une nouvelle interconnexion numérique audio/vidéo, sans droit ni licence. Celle-ci est d’abord conçue pour relier un PC et ses moniteurs, ou un PC et un système de home cinema.. 19.

(80) I.3 Architecture interne d’une carte graphique NVIDIA I.3.1. Présentation. Pour comprendre le fonctionnement parallèle d’une carte graphique, on doit d’abord en connaître la constitution interne et en particulier la répartition de ses différents types de mémoire. Les cartes graphiques CUDA utilisent plusieurs espaces mémoire, dont les caractéristiques reflètent leurs utilisations. Ces espaces mémoire [6] peuvent être de type global, local, partagé, texture et registres comme il est montré sur la Figure 5. La Figure 5 montre l’architecture interne générale d’une carte graphique.. Carte graphique. GPU. DRAM Vers l’hôte. Multiprocesseur. Multiprocesseur. Mémoire locale. Multiprocesseur Registres Mémoire partagée. Mémoire globale Mémoire de constantes. Buffer de constantes et de textures. Mémoire de texture. Figure 5 : Répartition des zones mémoire d’une carte graphique. Comme il est montré sur la Figure 5, la mémoire d’une carte graphique se répartit entre la mémoire DRAM et le processeur graphique (GPU). Parmi ces différents espaces mémoire, les mémoires de type globale et texture sont les plus étendues. Les mémoires de type global, local, et texture ont les temps d’accès les plus importants. Les mémoires de constantes, de registres et la mémoire partagée ont les temps d’accès les plus rapides. La mémoire de constante est plus lente d’accès que la mémoire de registre qui elle-même est plus lente que la mémoire partagée. La mémoire partagée est donc la mémoire la plus rapide d’accès. Dans le cadre de la programmation CUDA, les parties de la carte graphique les plus importantes à connaître sont le processeur graphique (GPU) et la mémoire DRAM (extérieure au processeur graphique). Pour bien comprendre l’utilité des différentes zones mémoire, on doit d’abord comprendre la structure d’un processeur graphique, ainsi que la manière dont il gère les calculs à exécuter. Un processeur graphique est divisé en un nombre variable de multiprocesseurs ou SM (Streaming Multiprocessor) eux-mêmes divisés en un nombre variable de cœurs de traitement également appelés processeurs de flux, ou SP (Streaming Processor). Un multiprocesseur est conçu pour exécuter des centaines de tâches identiques en même. 20.

(81) . WHPSV /¶H[pFXWLRQG¶XQSURJUDPPH&8'$VXU FDUWH JUDSKLTXHQ¶HVWGRQFYDODEOHTXH GDQVOHVFDVRXQHLQVWUXFWLRQSHXWVHGLYLVHUHQGHQRPEUHXVHVWkFKHVLGHQWLTXHV3RXU JpUHU XQH WHOOH TXDQWLWp GH WkFKHV XQ PXOWLSURFHVVHXU 60

(82) HPSORLH XQH DUFKLWHFWXUH j LQVWUXFWLRQXQLTXHHWWkFKHVPXOWLSOHVRX6,07 6LQJOH,QVWUXFWLRQ0XOWLSOH7KUHDGV

(83) /HODQJDJH&8'$&pWHQGOH&HQSHUPHWWDQWDXSURJUDPPHXUGHGpILQLUXQHIRQFWLRQ & DSSHOpH NHUQHO TXL ORUVTX¶HOOH HVW DSSHOpH HVW H[pFXWpH 1 IRLV HQ SDUDOOqOH SDU 1 WkFKHVLGHQWLTXHVVXU1F°XUVGHWUDLWHPHQWGLVWLQFWV/¶HQVHPEOHGHWRXWHVOHVWkFKHVj H[pFXWHUFRQVWLWXHFHTX¶RQDSSHOOHXQHJULOOHGHWkFKHV/DJULOOHGHWkFKHVHVWHOOHPrPH GLYLVpHHQSOXVLHXUVEORFVGHWkFKHV/HQRPEUHGHEORFVSDUJULOOHHWOHQRPEUHGHWkFKHV SDUEORFVVRQWFRQILJXUDEOHVSDUOHSURJUDPPHXUGDQVXQSURJUDPPH&8'$PDLVSRXU FH IDLUH XQH FRQGLWLRQ GRLW rWUH UHVSHFWpH OD WDLOOH GH JULOOH H[SULPpH HQ QRPEUH GH WkFKHV

(84) GRLWrWUHXQPXOWLSOHGHODWDLOOHGHEORF /D JULOOH SHXW FRPSRUWHU XQH GHX[ RX WURLV GLPHQVLRQV GpILQLHV SDU OH SURJUDPPHXU • qUHGLPHQVLRQQRPEUHGHOLJQHVGHEORFV • qPHGLPHQVLRQQRPEUHGHFRORQQHVGHEORFV • qPHGLPHQVLRQQRPEUHGHEORFVHQSURIRQGHXU 'HPrPHOHVEORFVSHXYHQWFRPSRUWHUXQHGHX[RXWURLVGLPHQVLRQVGpILQLHVSDU OHSURJUDPPHXU • qUHGLPHQVLRQQRPEUHGHOLJQHVGHWkFKHV • qPHGLPHQVLRQQRPEUHGHFRORQQHVGHWkFKHV • qPHGLPHQVLRQQRPEUHGHWkFKHVHQSURIRQGHXU /RUVTXHOHNHUQHOHVWDSSHOpSDUOHFRGH&8'$VXUOH&38K{WHOHSURFHVVHXUOH GpFRXSH HQ EORFV GH WkFKHV &HWWH GpFRXSH HQ EORFV HVW UpDOLVpH SDU XQH SDUWLH GX SURFHVVHXUJUDSKLTXHDSSHOpHOHJHVWLRQQDLUHGHWkFKHV /HV EORFV GH OD JULOOH VRQW DWWULEXpV DUELWUDLUHPHQW >@ EORF SDU EORF DX[ PXOWLSURFHVVHXUV GLVSRQLEOHV 8Q PXOWLSURFHVVHXU 60

(85) SHXW H[pFXWHU GH j EORFV HQ SDUDOOqOH&HVEORFVWUDLWpVHQSDUDOOqOHHQSHUPDQHQFHVRQWDSSHOpVEORFVUpVLGHQWV /HJHVWLRQQDLUHGHWkFKHVFRQQDvWODOLVWHGHVEORFVUHVWDQWVjH[pFXWHUHWDWWULEXH GH QRXYHDX[ EORFV DX[ PXOWLSURFHVVHXUV j PHVXUH TXH O¶H[pFXWLRQ GHV EORFV SUpFpGHPPHQW DOORXpV VH WHUPLQH /HV QRXYHDX[ EORFV DWWULEXpV GHYLHQQHQW j OHXU WRXU EORFVUpVLGHQWV,O\DGRQFWRXMRXUVHQSHUPDQHQFH QEORFVHQFRXUVG¶H[pFXWLRQGDQVXQ PXOWLSURFHVVHXU DYHFQ

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(87) VRQW GRQF WRXV H[pFXWpV LPPpGLDWHPHQWHQSDUDOOqOHHWVRQWGHVEORFVUpVLGHQWVDXPRPHQWGHOHXUH[pFXWLRQ8QH IRLV FHV EORFV H[pFXWpV OH PXOWLSURFHVVHXU 60

(88) SDVVH DX ORW GH EORFV VXLYDQW DWWULEXp SDUOHJHVWLRQQDLUHGHWkFKHV

(89) TXLGHYLHQQHQWjOHXUWRXUGHVEORFVUpVLGHQWV/HQRPEUH GHEORFVUpVLGHQWVHVWFKRLVLSDUOHJHVWLRQQDLUHGHWkFKHVVHORQSOXVLHXUVSDUDPqWUHVPDLV FH QRPEUH UHVWH IL[H SRXU XQH JULOOH GH WkFKHV GRQQpH /H SURFHVVXV GH GpWHUPLQDWLRQ SDUOHJHVWLRQQDLUHGHWkFKHV

(90) GXQRPEUHGHEORFVUpVLGHQWVHVWGpFULWSOXVEDV /HV WkFKHV GH FKDTXH EORF UpVLGHQW G¶XQ PXOWLSURFHVVHXU 60

(91) VRQW DSSHOpHV WkFKHVUpVLGHQWHV 6HORQ OH SURFHVVHXU JUDSKLTXH XWLOLVp OD )LJXUH LOOXVWUH OD IDoRQ GRQW OH JHVWLRQQDLUH GH WkFKHV DWWULEXH GHV EORFV GH WkFKHV TXL GHYLHQQHQW UpVLGHQWV

(92) DX[ PXOWLSURFHVVHXUVGLVSRQLEOHV. .

(93) . . . *ULOOHGHEORFV . %ORF %ORF %ORF %ORF. ,QVWDQWGHGpEXW G¶H[pFXWLRQGH JURXSHVGH EORFVUpVLGHQWV. %ORF %ORF %ORF %ORF. . &DV*38 &DV*38DYHF60 DYHF60. . . 60. . 60. %ORF . %ORF . %ORF . %ORF . . %ORF . %ORF . . %ORF . %ORF . . %ORF . &DV*38DYHF60. 60. 60 . 60. 60. 60. %ORF . %ORF. %ORF. %ORF . %ORF. %ORF . %ORF. %ORF. %ORF . %ORF. . W . . %ORF . WǻW. WǻW. . %ORF . . %ORF . . %ORF . %ORF . 60 0XOWLSURFHVVHXU 6WUHDPLQJ0XOWLSURFHVVRU

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(98) LO H[LVWHXQHXQLWpG¶LQVWUXFWLRQPXOWLWkFKH6,07TXLFUpHJqUHRUGRQQDQFHHWH[pFXWHOHV ZDUSVSUpOHYpVGDQVOHVEORFVUpVLGHQWV/HVWkFKHVG¶XQZDUSVRQWHQVXLWHUpSDUWLVj UDLVRQGH • WkFKHV SDU F°XU GDQV OH FDV GH O¶DUFKLWHFWXUH )HUPL F°XUV SDU PXOWLSURFHVVHXU

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(101) . .

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(105) WkFKHVGDQVOHFDVRO¶DUFKLWHFWXUH*38HVWGHW\SH)HUPL *)

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(114) . • O¶LQVWUXFWLRQ j H[pFXWHUSDU OHV WkFKHV G¶XQ ZDUS

(115) GLVSRVH GH WRXWHV VHV GRQQpHV RSpUDQGHV HUFDV

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(117) QH GLVSRVH SDV GH WRXWHV VHV GRQQpHV RSpUDQGHV qPH FDV

(118) DORUV OH ZDUS FRQFHUQp Q¶HVW SDV VpOHFWLRQQp FDU O¶LQVWUXFWLRQjH[pFXWHUHVWHQFRUHHQDWWHQWHGHVHVGRQQpHVRSpUDQGHV$ORUVFHZDUS HVW PLV HQ DWWHQWH MXVTX¶j FH TXH VRQ LQVWUXFWLRQ j H[pFXWHU GLVSRVH GH VHV GRQQpHV RSpUDQGHV/HZDUSVXLYDQWVHVWDORUVFKRLVLVLVRQLQVWUXFWLRQjH[pFXWHUSRVVqGHVHV GRQQpHVRSpUDQGHV. 7RXW VH SDVVH FRPPH VL OH SODQLILFDWHXU GH ZDUSV UpSDUWLVVDLW OHV ZDUSV HQ GHX[ JURXSHVGLVWLQFWV UHPLVjMRXUHQSHUPDQHQFH

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(120) DX[ SUHPLHUV F°XUV (Q SDUDOOqOH O¶DXWUH SODQLILFDWHXU GH ZDUSVDVVRFLpjO¶DXWUHXQLWpG¶LQVWUXFWLRQVPXOWLWkFKHVHQYRLHpJDOHPHQWXQZDUSSUrWj O¶H[pFXWLRQ DX[ DXWUHV F°XUV GX PXOWLSURFHVVHXU 3DU FRQVpTXHQW FKDTXH F°XU GRLW WUDLWHUGHX[WkFKHVSDUPLOHVWkFKHVG¶XQZDUS SRXUO¶DUFKLWHFWXUH)HUPL

(121) 'DQV OH FDV GH SURFHVVHXUV JUDSKLTXHV GH W\SH 7HVOD * RX *7

(122) pWDQW GRQQpTXHFKDTXHPXOWLSURFHVVHXUQHFRPSRUWHTXHF°XUVHWXQVHXOSODQLILFDWHXUGH ZDUSVPDLVTX¶XQZDUSHVWWRXMRXUVFRQVWLWXpGHWkFKHVFKDTXHF°XUWUDLWHWkFKHV F\FOHV G¶KRUORJH VRQW GRQF QpFHVVDLUHV SRXU SRXYRLU H[pFXWHU OHV WkFKHV VXU OHV F°XUV 'DQVOHFDVROHSURJUDPPHXUDWWULEXHUDLWXQHWDLOOHGHEORFQRQPXOWLSOHGH OHGHUQLHUZDUSGXEORFVHUDLWDXWRPDWLTXHPHQWUHPSOL SDUOHPXOWLSURFHVVHXU

(123) GHWkFKHV VXSSOpPHQWDLUHVILFWLYHV WkFKHVGH©ERXUUDJHª

(124) MXVTX¶jDWWHLQGUHWkFKHV /D)LJXUHLOOXVWUHOHVpTXHQFHPHQWGHO¶H[pFXWLRQGHVZDUSVGHOD)LJXUH . 3ODQLILFDWHXUGHZDUSV. 3ODQLILFDWHXUGHZDUSV. :DUS,QVWUXFWLRQ. . :DUS,QVWUXFWLRQ. :DUS,QVWUXFWLRQ. . :DUS,QVWUXFWLRQ. :DUS,QVWUXFWLRQ. . «. :DUS,QVWUXFWLRQ. «. WHPSV. 8QLWpG¶LQVWUXFWLRQPXOWLWkFKH6,07 8QLWpG¶LQVWUXFWLRQPXOWLWkFKH6,07 (WDSHQ. NpWDSHV. :DUS,QVWUXFWLRQ. :DUS,QVWUXFWLRQ. N. :DUS,QVWUXFWLRQ. :DUS,QVWUXFWLRQ. N. :DUS,QVWUXFWLRQ. :DUS,QVWUXFWLRQ. N. )LJXUH2UGRQQDQFHPHQWGHVZDUSVHWGHVLQVWUXFWLRQV>@. .

(125) . . /HVFKpPDGHOD)LJXUHSHXWV¶H[SOLTXHUHQGpFULYDQWFKDFXQHGHVpWDSHV (WDSH QOHV SUHPLHUV F°XUV H[pFXWHQW O¶LQVWUXFWLRQ FRPPXQHDX[ WkFKHV

(126) GXZDUSFDUOHVGRQQpHVRSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (Q SDUDOOqOH OHV DXWUHV F°XUV H[pFXWHQW O¶LQVWUXFWLRQ GX ZDUS FDU OHV GRQQpHV RSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (WDSHQOHVSUHPLHUVF°XUVH[pFXWHQWO¶LQVWUXFWLRQGXZDUSFDUOHVGRQQpHV RSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (Q SDUDOOqOH OHV DXWUHV F°XUV H[pFXWHQW O¶LQVWUXFWLRQ GX ZDUS FDU OHV GRQQpHV RSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (WDSHQOHVSUHPLHUVF°XUVH[pFXWHQWO¶LQVWUXFWLRQGXZDUSFDUOHVGRQQpHV RSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (Q SDUDOOqOH OHV DXWUHV F°XUV H[pFXWHQW O¶LQVWUXFWLRQ GX ZDUS FDU OHV GRQQpHV RSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV « (WDSH QN OHV SUHPLHUV F°XUV H[pFXWHQW O¶LQVWUXFWLRQ GX ZDUS VXLWH GH O¶pWDSHQ

(127) FDUOHVGRQQpHVRSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (Q SDUDOOqOH OHV DXWUHV F°XUV H[pFXWHQW O¶LQVWUXFWLRQ GX ZDUS VXLWH GH O¶pWDSH Q

(128) FDUOHVGRQQpHVRSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (WDSHQNOHVGRQQpHVQpFHVVDLUHVjO¶H[pFXWLRQGHO¶LQVWUXFWLRQGXZDUS VXLWH GHO¶pWDSHQ

(129) QHVRQWSDVGLVSRQLEOHV&HZDUSHVWGRQFPLVGHF{WpHWXQDXWUHZDUSHVW VpOHFWLRQQp$ORUV jOD SODFHOHVSUHPLHUVF°XUVH[pFXWHQWO¶LQVWUXFWLRQGXZDUS VXLWHGHO¶pWDSHQ

(130) FDUOHVGRQQpHVRSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (Q SDUDOOqOH OHV DXWUHV F°XUV H[pFXWHQW O¶LQVWUXFWLRQ GX ZDUS VXLWH GH O¶pWDSH Q

(131) FDUOHVGRQQpHVRSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (WDSH QN FHWWH IRLVFL OHV GRQQpHV RSpUDQGHV TXL PDQTXDLHQW j O¶pWDSH N VRQW GLVSRQLEOHV 'RQF OHV SUHPLHUV F°XUV SHXYHQW H[pFXWHU O¶LQVWUXFWLRQ GX ZDUS VXLWHGHO¶pWDSHQ

(132) FDUOHVGRQQpHVRSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV (QSDUDOOqOHOHVDXWUHVF°XUVH[pFXWHQWO¶LQVWUXFWLRQGXZDUS VXLWHGHO¶pWDSH Q

(133) FDUOHVGRQQpHVRSpUDQGHVVRQWGLVSRQLEOHV. , 7\SHVGHPpPRLUHSUpVHQWVVXUOHVFDUWHVJUDSKLTXHV19,',$ • •. 2QDSSHOOH K{WH KRVW

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