Ben c'est pas plus mal, comme ca c'est compatible ATI et Nvidia

Rien n'empêche de le rendre compatible avec CUDA...

Comme sa les CG Nvidia utiliserons CUDA et les ATI OpenGL. Ou est le problème?

Cependant la communication de nVidia pour CS4 est assez étrange, se plaçant comme le partenaire idéal d'Adobe: http://sg.nvidia.com/object/adobe_sg.html

Le problème c'est qu'il faut une équipe de programmeurs spécialisés CUDA pour le développer, et ça coute..

Cuda, pour en faire actuellement, je peu vous dire que c'est pas très intuitif (par rapport à du bête C, C++, java ...)

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Rien n'empêche de le rendre compatible avec CUDA...
Comme sa les CG Nvidia utiliserons CUDA et les ATI OpenGL. Ou est le problème?
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CUDA est FONDAMENTALEMENT différent.
Et si tu n'as jamais codé c'est normal que tu ne comprenne pas, mais dans ce cas là, ne cherche pas plus à argumenter

Pour avoir touché un peu à CUDA, certes c'est un peu différent de la programmation habituelle mais c'est foutrement efficace et sur les algos de traitement d'image on arrive à faire pas mal de choses en peu de temps d'adaptation.

En plus on trouvve pas mal d'infos sur le site de cuda, des cours etc.
http://www.nvidia.com/object/cuda_education.html

C'est combien de temps peu de temps d'adaptation ?
Et puis faire un test qui marche c'est bien, mais un programme qui fonctionne correctement sur toutes les config et qui soit fiable, il faut bien maitriser la chôse.

Chaque fonctionnalité ajouté à un logiciel peut augmenter le temps de développement et surtout le temps de maintenance, l'intérêt de proposer une version CUDA par rapport à une version OpenGL pour gagner un pouillème de performance face aux problèmes potentiels que ça pose (bugs supplémentaires etc) est trop limité.

Pour les pouillèmes, j'en doute. A mon avis, il y a une sacré différence. C'est pas un hasard si le graphique n'est plus géré depuis belle lurette par les CPU. C'est parce que le graphisme tire profondément avantage deu parallélisme, et surtout relativement facilement.
Si photoshop n'est pas compatible, c'est probablement qu'il faut du temps pour parvenir à la stabilité requise, mais pas parce que ce n'est pas très efficace.

Evidement, c'est nouveau. Et comparer Cuda à du C/C++ ou Java, c'est comme comparer des pommes et des p...

Je ne parle pas par rapport à une implémentation purement CPU mais par rapport à la version OpenGL qu'ils ont développée. CUDA te permet d'exploiter plus efficacement les G8x qu'OpenGL qui est une API graphique mais au final le hardware dessous est le même donc la différence n'est sans doute pas énorme, en tout cas pas suffisant pour justifier le développement supplémentaire vu le parc limité que ça concerne.

Entre utiliser OpenGL qui est fait pour du graphique avec la syntaxe qui va avec et CUDA qui ressemble plus à ce qu'on connait de la programmation traditionnelle (mais fortement parralélisé), je pense sincèrement que le plus simple est d'utiliser CUDA.
Certes OpenGL est multiplateforme (OS mais GPU) mais niveau temps de développement/chasse aux bug (même si j'espère qu'ils ont pris des développeurs OpenGL spécialement pour àa) c'est incomparable.

Perso j'ai regarder CUDA pour adapter nos algos sur les traitements d'images médicales et ça valait largement le détour

Sauf que la version OpenGL ils sont déjà obligés de la faire pour que tout le monde équipé de GPU récents puissent bénéficier de l'accélération, donc la comparaison n'est pas CUDA vs OpenGL mais CUDA+OpenGL vs OpenGL.

CUDA est indéniablement plus pratique pour du développement non graphique je ne reviens pas là dessus, on est d'accords le problème c'est que ça ne concerne que trop peu de monde pour justifier une version développée spécialement pour cette API et développer et faire évoluer deux versions en parallèle c'est toujours la plaie.