From dbbd01579149f36950739bc9fe27afa4b9b5cc63 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Barnab=C3=A9?= <55020167+BarnabeD@users.noreply.github.com> Date: Mon, 9 Nov 2020 16:09:24 +0100 Subject: [PATCH] Update README-fr.md Small translation improvements and fixes. --- 01/README-fr.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/01/README-fr.md b/01/README-fr.md index aa1e0e7..5f5e6f9 100644 --- a/01/README-fr.md +++ b/01/README-fr.md @@ -27,7 +27,7 @@ Imaginez le CPU de votre ordinateur comme un *tuyau* et chacune des opérations Les jeux vidéos et autres applications graphiques demandent beaucoup plus de puissance de calcul que les autres programmes. Par nature, ils demandent de grandes quantités d'opérations au pixel, chaque changement d'image demande de recalculer l'ensemble des pixels de l'écran. Dans les applications 3D, on doit également mettre à jour les modèles, les textures, les transformations etc. ce qui rajoute encore plus de charge au CPU. -Revenons à notre métaphore des tuyaux et des opérations. Chaque pixel à l'écran représente une simple petite opération. En soi, chaque le traitement d'une opération n'est pas un problème pour le CPU, mais (et c'est ici que se trouve le problème) il faut appliquer cette petite opération sur chaque pixel à l'écran ! Par exemple, sur un vieux moniteur ayant une résolution de 800x600, 480 000 pixels ont besoin d'être traités par *frame* ce qui équivaut à 14 600 000 calculs par seconde ! C’est une opération assez importante pour surcharger un microprocesseur. Sur un écran rétina moderne ayant une résolution de 2880x1800 cadencé à 60 *frames* par seconde, cela représente un total de 311 040 000 calculs par seconde. Comment les ingénieurs graphiques résolvent-ils ce problème? +Revenons à notre métaphore des tuyaux et des opérations. Chaque pixel à l'écran représente une simple petite opération. En soi, le traitement d'une opération n'est pas un problème pour le CPU, mais (et c'est ici que se trouve le problème) il faut appliquer cette petite opération sur chaque pixel à l'écran ! Par exemple, sur un vieux moniteur ayant une résolution de 800x600, 480 000 pixels ont besoin d'être traités par *frame* ce qui équivaut à 14 600 000 calculs par seconde ! C’est une opération assez importante pour surcharger un microprocesseur. Sur un écran rétina moderne ayant une résolution de 2880x1800 cadencé à 60 *frames* par seconde, cela représente un total de 311 040 000 calculs par seconde. Comment les ingénieurs graphiques résolvent-ils ce problème? ![](03.jpeg) @@ -37,7 +37,7 @@ C'est là qu'intervient le traitement parallèle (parallel processing). Au lieu Imaginez ces petits microprocesseurs comme une trame de tuyaux, et les données de chaque pixel comme des balles de ping-pong. 14 400 000 balles de ping-pong par seconde pourraient obstruer presque n'importe quel tuyau. Mais une trame de 800x600 petits tuyaux recevant 30 vagues de 480 000 balles de ping-pong par seconde peuvent traiter la charge facilement. Et ça marche également pour des résolutions plus élevées; plus le matériel est capable de traiter d'informations en parallèle, plus il pourra traiter des flux importants. -Un autre *pouvoir magique* du GPU c'est l'accélération matérielle de certaines fonctions mathématiques. Certaines fonctions souvent complexes seront traitées directement par le matériel au lieu de passer par la couche logicielle. Ce qui signifie que certaines opérations mathématiques un peu complexes comme les transformations de matrices et les opérations trigonométriques seront traitées extrêmement - à la vitesse de l'électricité. +Un autre *pouvoir magique* du GPU c'est l'accélération matérielle de certaines fonctions mathématiques. Certaines fonctions souvent complexes seront traitées directement par le matériel au lieu de passer par la couche logicielle. Ce qui signifie que certaines opérations mathématiques un peu complexes comme les transformations de matrices et les opérations trigonométriques seront traitées extrêmement rapidement - à la vitesse de l'électricité. ## Qu'est ce que le GLSL ?