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<3kFmA5w1Ga-hCPXht5gTT6S-Amw@jntp>

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Message-ID: <3kFmA5w1Ga-hCPXht5gTT6S-Amw@jntp>
JNTP-Route: news2.nemoweb.net
JNTP-DataType: Article
Subject: Re: Threads vs Process
References: <v71gat$aj8p$1@dont-email.me> <4Jes5iwWvvzU95WJ6kTQo7ZecjE@jntp> <v9fc6t$2mdfg$1@paganini.bofh.team>
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 <v9fv26$2nd94$1@paganini.bofh.team> <QHmHcgZ1wpB0WQGUWir7UJkc0BU@jntp> <v9inhr$30tgg$1@paganini.bofh.team>
 <LPj-LG68xkkv2S1Cv5zPLRuBONE@jntp>
Newsgroups: fr.comp.sys.atari
JNTP-HashClient: Wm7QBUs8gcsDa2ewUGVF-xERNy8
JNTP-ThreadID: v71gat$aj8p$1@dont-email.me
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Date: Thu, 15 Aug 24 08:40:58 +0000
Organization: Nemoweb
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From: pehache <pehache.7@gmail.com>
Bytes: 3254
Lines: 39

Le 15/08/2024 à 00:31, OL a écrit :
> Le 14/08/2024 à 18:55, Francois LE COAT a écrit :
>> Salut,
>> 
>> OL écrit :
>>> Et moi je te répond que dans le monde moderne sur une machine de bureau 
>>> actuel le parallèlisme pour faire du calcul (on parlait bien de cela il 
>>> me semble) se fait par thread pas par process, faudrait te mettre à jours.
>> 
>> Bien pour faire du traitement d'images, et de la vision artificielle,
>> qui sont des calculs assez complexes, principalement sur des entiers,
>> j'utilise les ressources parallèles des machines multi-coeurs, en
>> lançant des processus concurrents. Il suffit souvent de découper les
>> images, et de lancer des calculs identiques, sur des morceaux d'images,
>> et de regrouper les calculs sur les différents morceaux indépendants.
> 
> Effectivement tu peux faire comme cela, est-ce pour autant le plus efficace ?
> Non et de très loin. 

Tout dépend le type de calcul, cette méthode rustique peut dans certains 
cas convenir. Mais c'est bien ce qu'elle est : rustique.

> Dans ce cas le thread est plus recommandé mais c'est plus compliqué à 
> programmer.

Comme je l'ai écrit par précédemment, quand on fait de la programmation 
scientifique (ce qui comprend le traitement d'images) on n'essaie pas de 
gérer soi-même les threads, on utilise OpenMP qui le fait pour nous à 
partir de quelques directives très simples:

#pragma omp parallel for
for (int i=0; i<n; i++) {
    //un calcul quelconque
}

et la boucle est automatiquement découpée et distribuée sur autant de 
threads qu'il y a de coeurs (physiques) sur la machine.