Compilation pour cibles hétérogènes : le cas Terapix (version papier)
Résumé
L'exemple de NVIDIA, dont le succès des cartes graphiques programmables doit beaucoup au langage de programmation CUDA et à la disponibilité d'une chaîne de compilation permettant d'obtenir rapidement des performances intéressantes pour une large gamme d'applications, montre qu'un accélérateur matériel a tout intérêt à être associé à un compilateur qui permette de porter rapidement les applications existantes sur la nouvelle cible. Cet article présente la chaîne de compilation qui a été mise au point pour la machine Terapix développée par THALES, mais dont les principes peuvent être utilisés pour d'autres accélérateurs, en particulier grâce à l'abstraction fournie par les régions de tableaux convexes.