{"id":17594,"date":"2022-02-25T16:56:06","date_gmt":"2022-02-25T15:56:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.heavym.net\/?p=17594"},"modified":"2026-07-23T16:00:29","modified_gmt":"2026-07-23T14:00:29","slug":"how-to-use-multiple-projectors-in-heavym","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.heavym.net\/fr\/how-to-use-multiple-projectors-in-heavym\/","title":{"rendered":"Comment utiliser plusieurs projecteurs dans HeavyM"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\"fl\u00e8che\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Comment utiliser plusieurs projecteurs dans HeavyM<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Nombreux sont les cr\u00e9atifs qui ne visualisent leurs projets que de mani\u00e8re physiquement grandiose. Ils voient leurs cr\u00e9ations \u00e9tal\u00e9es sur le flanc d'un b\u00e2timent ou aussi hautes qu'une statue. Et lorsqu'il s'agit d'art num\u00e9rique, le vid\u00e9o mapping n'est jamais loin. Cependant, plus le projet est grand, plus il est probable qu'un seul projecteur ne suffise pas. Dans ce cas, l'utilisation de plusieurs projecteurs devient obligatoire. Cet article, apr\u00e8s avoir d\u00e9crit quelques aspects techniques, montre comment utiliser plusieurs projecteurs dans HeavyM.<\/span><\/p>

Concentrons-nous d'abord sur certains aspects techniques. L'utilisation de plusieurs projecteurs implique de conna\u00eetre certaines choses en termes de composants et de mat\u00e9riel. Comprendre les rouages permet de fluidifier le processus de cr\u00e9ation et ouvre la voie \u00e0 de meilleurs projets.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Plusieurs projecteurs : qu'est-ce que cela signifie sur le plan mat\u00e9riel ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Tout d'abord, lorsque nous parlons de projecteurs multiples, nous devons d'abord l'aborder en termes de sorties multiples. Une sortie, dans ce cas, est le flux d'informations informatiques diffus\u00e9es par un canal visuel. La sortie la plus courante est, \u00e9videmment, l'\u00e9cran d'ordinateur. Mais les sorties peuvent \u00eatre bien d'autres choses, y compris, et surtout dans notre cas, des vid\u00e9oprojecteurs.\u00a0<\/span><\/p>

Cependant, si avoir une seule sortie semble normal, en utiliser plusieurs n\u00e9cessite un mat\u00e9riel relativement puissant en fonction de votre ambition. Bien que <\/span>la priorit\u00e9 soit d'obtenir le meilleur ordinateur qui soit pour r\u00e9pondre \u00e0 vos besoins<\/strong><\/span><\/a>, vous voudrez \u00e9galement creuser la question et vous demander : Mais avec quel hardware exactement ? Nous avons tous entendu ou lu les termes GPU et CPU. Laquelle de ces deux unit\u00e9s de traitement devez-vous privil\u00e9gier lorsque vous cherchez \u00e0 multiplier les sorties ? <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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GPU ou CPU?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Entrons directement dans le vif du sujet. <\/span>CPU<\/strong><\/span><\/a> veut dire Central Processing Unit (unit\u00e9 centrale de traitement), tandis que <\/span>GPU<\/strong><\/span><\/a> signifie unit\u00e9 de traitement graphique. Si, d'un point de vue macro\u00e9conomique, ils sont tous deux destin\u00e9s \u00e0 accomplir des t\u00e2ches similaires, ce sont les applications avec lesquelles ils interagissent qui les diff\u00e9rencient. Les GPU sont con\u00e7us sp\u00e9cifiquement pour g\u00e9rer des t\u00e2ches \"graphiques\" telles que les jeux ou la diffusion de m\u00e9dias en continu, tandis que les CPU sont con\u00e7us pour des t\u00e2ches plus \"g\u00e9n\u00e9rales\" telles que la bureautique ou la navigation sur internet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Pourquoi deux types de processeurs diff\u00e9rents ?<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Les unit\u00e9s centrales de traitement sont connues comme le \"cerveau\" de l'ordinateur et sont compos\u00e9es de plusieurs \"c\u0153urs\" avec plusieurs millions de minuscules transistors. C'est elle qui maintient le concept de l'ordinateur tel que nous le connaissons. En fait, elle assure le bon fonctionnement de toutes les op\u00e9rations de traitement. Par exemple, c'est elle qui permet de faire fonctionner le syst\u00e8me d'exploitation et les applications. L'unit\u00e9 centrale est \u00e9galement responsable de la vitesse globale de l'ordinateur.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L'essence des GPU est qu'ils sont plus sp\u00e9cialis\u00e9s. Comme ils ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9s \u00e0 l'origine pour faciliter le rendu 3D, ils ont naturellement la capacit\u00e9 d'effectuer davantage de traitements en parall\u00e8le. C'est l'id\u00e9al pour les applications \u00e0 forte intensit\u00e9 graphique qui doivent afficher un contenu visuel dynamique, comme les jeux ou <\/span>le streaming m\u00e9dia pour le vid\u00e9o mapping<\/a><\/strong>. Les GPU sont \u00e9galement utilis\u00e9s dans des domaines tels que l'intelligence artificielle et l'extraction de bitcoins, en plus du rendu et du traitement des images.\u00a0<\/span><\/p>

La principale diff\u00e9rence entre un CPU et un GPU est la mani\u00e8re dont ils traitent les instructions. En termes humains, un CPU est le ma\u00eetre de l'ex\u00e9cution d'une t\u00e2che \u00e0 la fois, tandis qu'un GPU peut ex\u00e9cuter plusieurs choses \u00e0 la fois. Si certaines personnes sont plus aptes \u00e0 effectuer des t\u00e2ches dans un ordre pr\u00e9cis, d'autres sont capables d'effectuer plusieurs t\u00e2ches \u00e0 la fois.\u00a0<\/span><\/p>

Un CPU re\u00e7oit une collection de donn\u00e9es \u00e0 traiter et les traite de mani\u00e8re s\u00e9quentielle. Tout est termin\u00e9 en temps voulu. Les GPU peuvent r\u00e9partir les donn\u00e9es entre plusieurs unit\u00e9s de traitement, chacune d'entre elles \u00e9tant d\u00e9di\u00e9e \u00e0 une certaine t\u00e2che. La principale raison de d\u00e9charger des t\u00e2ches sur le GPU chaque fois que cela est possible est de distribuer la charge de travail en processus parall\u00e8les.\u00a0<\/span><\/p>

NVIDIA<\/strong><\/span><\/a>,<\/span> , l'un des principaux fabricants de hardware, <\/span>a fait appel aux services du duo de geeks qui jouait dans la c\u00e9l\u00e8bre s\u00e9rie \"MythBusters\" pour illustrer la diff\u00e9rence entre CPU et GPU. Adam Savage et Jamie Hyneman ont utilis\u00e9 une combinaison de robots et de balles de peinture pour recr\u00e9er une \u0153uvre d'art bien connue.\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La premi\u00e8re illustration du CPU, comme on pouvait s'y attendre, montre un tir en s\u00e9rie lent mais pr\u00e9cis des balles de peinture, ce qui aboutit au fameux Smiley. L'augmentation de la vitesse montre qu'il peut tirer rapidement, mais \u00e0 une vitesse qui est loin d'\u00eatre celle de la pr\u00e9sentation suivante.\u00a0<\/span><\/p>

Vient ensuite Leonardo 2.0, qui d\u00e9montre le comportement du GPU dans le traitement parall\u00e8le. Cette fois, la machine recr\u00e9e presque instantan\u00e9ment une \u0153uvre d'art beaucoup plus complexe, la Joconde. La lecture au ralenti montre que l'ensemble du processus se d\u00e9roule dans un ordre logique.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Applications avanc\u00e9es utilisant les GPU<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La fa\u00e7on dont les GPU sont utilis\u00e9s dans les applications d'aujourd'hui \u00e9volue sans cesse. Il ne s'agit pas seulement de charges de travail intensives comme <\/span>le rendu graphique dans les jeux vid\u00e9o<\/strong><\/span><\/a>. Ils sont utilis\u00e9es pour faire progresser les technologies de pointe : L'intelligence artificielle est utilis\u00e9e pour cr\u00e9er des syst\u00e8mes d'intelligence artificielle qui font des choses telles que <\/span>l'analyse des sentiments<\/strong><\/span><\/a>, <\/span>les pr\u00e9visions financi\u00e8res<\/strong><\/span><\/a>, et le traitement des images.<\/span><\/p>

Dans le domaine de l'IA, les GPU fournissent une approche plus \u00e9volutive du <\/span>deep learning<\/a><\/strong>, qui n\u00e9cessite le traitement de quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es que seuls les GPU peuvent facilement g\u00e9rer.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Misez sur les GPU, mais pour quelle carte graphique ?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pour en revenir \u00e0 notre question, nous voulons des sorties multiples, donc nous aurons besoin qu'il fasse plusieurs choses \u00e0 la fois. Dans ce cas, la r\u00e9ponse claire quant \u00e0 l'entit\u00e9 que nous transmettrons est le GPU.<\/p>

Plus il y a de sorties, plus la taille du canevas sera grande, plus il y aura de pixels \u00e0 calculer et donc plus le GPU sera sollicit\u00e9. Il est donc important de choisir des cartes graphiques avec des GPU performants.\u00a0<\/span><\/p>

Il est r\u00e9ellement important d'utiliser un GPU performant. Le choix de la carte graphique est donc essentiel. Une carte graphique = un GPU et une m\u00e9moire vid\u00e9o (VRAM) sur une carte \u00e9lectronique.\u00a0<\/span><\/p>

NVIDIA fabrique deux des principales gammes de GPU :<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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