Possible nouveau module déconvolution

[aurelienpierre]

Pour le parallélisme, je crois (mais je peux me tromper) que les opérations NumPy se font en parallèle, mais que tu te resynchronises sur le « global interpreter lock » dès que tu repasses côté Python. Si c'est le cas effectivement il ne faut pas attendre de miracle (sauf en manipulant des images vraiment gigantesques).

Les opérations élémentaires sont parallélisées, en effet. Mais les assemblages que tu fais de ces fonctions (gradients custom, FFT) ne sont pas parallélisables de façon simple en faisant sauter le GIL. Il faudrait pour ce faire recoder ces fonctions en Cython avec OpenMP, mais par expérience, c'est aussi long et plus propre de les recoder directement en C++, ce qui sera fait à terme si le module voit le jour, mais dépasse le cadre de ma preuve de concept. Parce que même en parallélisant, ça ne règle pas tous mes problèmes, dont la gestion de mémoire (une image de 24 Mpx fait crasher le programme avec 16 Go de RAM…).

Sinon j'ai fini mes examens Jean-Paul ;-)