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Plateau Technique

Nvidia PhysX devient Open Source et sortie de la version 4.0 le 20 décembre.

Posté par hdeleau le 4 décembre 2018.

À l’ori­gine PhysX est un moteur physique déve­loppé par AGEIA Tech­no­lo­gies. Il est passé dans les mains de Nvidia il y a une dixième d’an­née, après son acqui­si­tion d’AGEIA Tech­no­lo­gies

Aujourd’­hui PhysX 3.4 change de licence (BSD) pour s’ou­vrir plus faci­le­ment au calcul scien­ti­fique.

Notons aussi la sortie très prochaine de PhysX 4.0 annon­cée pour le 20 décembre.

 

 

 

 

Plus d’in­fos sur PhysX à l’adresse suivante : https://deve­lo­per.nvidia.com/physx-sdk

 

Une petite vidéo de l’ap­port de préci­sion de PhysX 4.0 est à voir ici : https://www.youtube.com/watch?v=K1rotb­zekf0

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Soute­nance de thèse : Visua­li­sa­tions inter­ac­tives haute-perfor­mance de données volu­miques massives : une approche out-of-core multi-réso­lu­tion basée GPUs »

Posté par hdeleau le 28 novembre 2018.

Soutenance de thèse de Jonathan Sarton

Ce mercredi a eu lieu la soute­nance de thèse de Jona­than Sarton qui a ainsi obtenu le grade de docteur.

Nous lui adres­sons toutes nos féli­ci­ta­tions.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Titre : Visua­li­sa­tions inter­ac­tives haute-perfor­mance de données volu­miques massives : une approche out-of-core multi-réso­lu­tion basée GPUs

Compo­si­tion du Jury :

M. Bruno Raffin, Direc­teur de Recherche, INRIA Grenoble, Rappor­teur
M. Pere-Pau Vàsquez, Profes­seur asso­cié, Univer­sité de Barce­lone, Rappor­teur
Mme. Sophie Robert, Maître de confé­rence, Univer­sité d’Or­léans, Exami­na­trice
M. Bruno Lévy, Direc­teur de Recherche, INRIA Nancy, Exami­na­teur
M. Pierre-Franck Piser­chia, Ingé­nieur de Recherche, CEA DAM Ile-de-France, Invité
M. Laurent Lucas, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Co-Direc­teur
M. Yannick Remion, Profes­seur, Univer­sité de Reims Cham­pagne-Ardenne, Co-Direc­teur

Résumé :

Les besoins en visua­li­sa­tion de données volu­miques sont courants dans plusieurs domaines scien­ti­fiques et en parti­cu­lier en image­rie médi­cale et bio-médi­cale. En effet, plusieurs types d’ap­pa­reils d’ac­qui­si­tion fréquem­ment utili­sés, génèrent des champs scalaires ou vecto­riels, repré­sen­tés sous forme de grille régu­lière 3D, qu’il est impor­tant de pouvoir visua­li­ser de manière inter­ac­tive pour en extraire des infor­ma­tions, ou pour vali­der des résul­tats expé­ri­men­taux. L’ac­crois­se­ment de la préci­sion d’ac­qui­si­tion de ces appa­reils modernes engendre cepen­dant une hausse expo­nen­tielle de la quan­tité des données géné­rées. Les algo­rithmes de visua­li­sa­tion doivent, non seule­ment, faire face à cette problé­ma­tique en s’adap­tant à la volu­mé­trie des données qu’ils mani­pulent, mais aussi à cette évolu­tion rapide. L’uti­li­sa­tion de cartes accé­lé­ra­trices de type GPU est parti­cu­liè­re­ment bien adap­tée à la nature des données volu­miques et aux algo­rithmes de visua­li­sa­tion géné­ra­le­ment asso­ciés. Les envi­ron­ne­ments de calcul haute perfor­mance se tournent aujourd’­hui vers des solu­tions qui utilisent un grand nombre de ces cartes. Ceux-ci sont, par leur nature massi­ve­ment paral­lèle, de bons candi­dats pour propo­ser des solu­tions de visua­li­sa­tion haute perfor­mance. La quan­tité de mémoire des GPUs est cepen­dant très limi­tée, et bien moins impor­tante que les données brutes des volumes à mani­pu­ler. Une solu­tion est alors de conce­voir des algo­rithmes « out-of-core », dont l’unité de calcul est disso­ciée de l’unité de stockage des données.
Dans ces travaux de thèse, nous propo­sons un pipe­line complet permet­tant de visua­li­ser de manière inter­ac­tive sur GPU, de très grands volumes de données dépas­sant les capa­ci­tés physiques de la mémoire du GPU et du CPU de la machine sur laquelle est réalisé le rendu. Nous étudions pour cela, un modèle de gestion « out-of-core », basé sur un prin­cipe de virtua­li­sa­tion de la mémoire, parti­cu­liè­re­ment bien adapté à de très grands volumes. Nous propo­sons une approche qui comprend une struc­ture d’adres­sage virtuel, entiè­re­ment gérée sur GPU. Nous nous inté­res­sons égale­ment à la compa­ti­bi­lité de ce modèle pour diffé­rents types d’ap­pli­ca­tions de visua­li­sa­tion de données volu­miques. Une première qui s’ap­puie sur le prin­cipe de micro­scope virtuel pour propo­ser une visua­li­sa­tion 3D autos­té­réo­sco­pique de piles d’images ultra haute réso­lu­tion. Une deuxième qui propose un rendu volu­mique direct inter­ac­tif par une approche « ray-guided », en montrant les capa­ci­tés d’uti­li­sa­tion de notre modèle de gestion « out-of-core » dans des envi­ron­ne­ments de calcul haute perfor­mance hybrides, multi-GPUs, multi-CPUs.

 

Sortie de NVIDIA CUDA 10.0

Posté par hdeleau le 24 septembre 2018.

Conjoin­te­ment avec la sortie de la NVIDIA Geforce RTX 2080, la version 10.0 de CUDA est désor­mais dispo­nible offi­ciel­le­ment sur le site NVIDIA.

Pour le télé­char­ger: https://deve­lo­per.nvidia.com/cuda-tool­kit/whats­new

Pour plus de détails sur l’ap­port de CUDA 10.0 : https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-tool­kit-release-notes/index.html

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Sémi­naire – Human perfor­mance evalua­tion with low-cost systems – Frank Multon – Rennes 2 – Inria

Posté par hdeleau le 16 mai 2018.

Le Mercredi 16 Mai 2018 à 10H30 dans la Salle U16 du bâti­ment U de l’IUT à Reims.

Au cours de ce sémi­naire, nous avons le plai­sir d’ac­cueillir le Pr. Franck Multon qui nous présen­tera ses travaux.

Titre : Human perfor­mance evalua­tion with low-cost systems

Résumé :

Le mouve­ment humain inté­resse de nombreux domaines d’ap­pli­ca­tion, comme le sport, la réédu­ca­tion, l’er­go­no­mie ou encore les jeux vidéos. Dans tous ces domaines, il est néces­saire de pouvoir mesu­rer la perfor­mance du sujet sans pertur­ber la manière dont il effec­tue son geste. Dans la majo­rité des cas, il est diffi­cile d’ex­traire le sujet de son envi­ron­ne­ment (terrain de sport, envi­ron­ne­ment de travail, centre de réédu­ca­tion…) pour le mettre dans des condi­tions de labo­ra­toire, bien contrô­lées. Avec la diffu­sion grand public des camé­ras de profon­deur bas coût, de nouvelles oppor­tu­ni­tés de mesure du mouve­ment sont appa­rues début 2010. Asso­ciées à un tracking effi­cace du sque­lette du sujet, ces camé­ras de profon­deur permettent une mesure sans marqueurs ni capteurs portés. Nous avons évalué la robus­tesse de cette approche dans un grand nombre de confi­gu­ra­tions, faisant appa­raître une forte sensi­bi­lité aux occul­ta­tions. Nous avons ensuite proposé deux approches pour contour­ner ce problème. Dans un premier temps, nous propo­sons de mesu­rer les critères de perfor­mance utiles, direc­te­ment à partir des surfaces au lieu des données sque­let­tiques. Cette approche a été appliquée avec succès à l’ana­lyse clinique de la marche patho­lo­gique, avec un focus sur la quan­ti­fi­ca­tion de l’asy­mé­trie de la marche. Nous avons ainsi montré que les mesures d’asy­mé­trie en utili­sant cette méthode avec une simple Kinect de Micro­soft pouvait être aussi précises qu’a­vec un système de labo­ra­toire, mais sans ses contraintes. Dans un second temps, nous avons proposé une nouvelle approche basée exemples pour corri­ger les données sque­let­tiques, en situa­tion très contrainte, avec de nombreuses occul­ta­tions. Une nouvelle struc­ture de données, les Filte­red Pose Graph, permet d’or­ga­ni­ser une base de données de mouve­ments « exemples » afin d’ef­fi­ca­ce­ment recal­cu­ler les parties du corps mal recons­truites par l’al­go­rithme de tracking. Cela a été appliqué à l’ana­lyse ergo­no­mique des postes de travail, où les contraintes envi­ron­ne­men­tales sont extrê­me­ment dures pour l’al­go­rithme de tracking. Les résul­tats montrent une excel­lente prédic­tion de la péni­bi­lité, en compa­rai­son avec des mesures de réfé­rences, et des esti­ma­tions d’ex­perts. Cette amélio­ra­tion de la préci­sion de mesure du sque­lette permet­trait d’en­vi­sa­ger une esti­ma­tion des couples arti­cu­laires par dyna­mique inverse, en situa­tion réelle de travail. Ces résul­tats font actuel­le­ment l’objet du trans­fert vers une start-up propo­sant des solu­tions de mesures ergo­no­miques sur poste de travail, sans marqueurs ni capteurs portés.

La 3D au service des musées – Dimanche 4 mars à 14h30 au musée Saint-Rémi

Posté par hdeleau le 12 décembre 2017.

La 3D et la vision en relief sont des tech­no­lo­gies de plus en plus présentes dans la vie courante (cinéma en 3D, consoles de jeux, holo­grammes …). Prenant appui sur la présen­ta­tion de nombreuses réali­sa­tions, diffé­rents aspects allant de l’ac­qui­si­tion de volumes dans l’es­pace à leurs resti­tu­tions enri­chies par les connais­sances histo­riques, le tout porté par une visua­li­sa­tion dyna­mique en relief, seront mis en avant.

Par Éric Desjar­din, cher­cheur en infor­ma­tique au CReSTIC, équipe RVM – Univer­sité de Reims-Cham­pagne-Ardenne.

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