L'accélération sur cartes graphiques ou co-processeur GPGPU permet d'atteindre des évolutions en temps réel (comprendre en temps humain) d'écoulements bidimensionnels sur des grilles de taille typique 1000x1000. Toutefois, les performances sont très dépendantes du choix de la méthode numérique. Pour résumer grossièrement, nous pouvons dire que les GPU aiment les données coalescentes en mémoire, les algorithmes avec peu de communications et bien sûr le paradigme SIMD (Single Instruction Multiple Data). Nous illustrerons sur deux cas : 1) les équations de Navier-Stokes incompressibles, où les méthodes Lattice Boltzmann (LBM) semblent particulièrement adaptées au GPU ; 2) les écoulements multiphasiques à phase séparée avec capture d'interface. Dans le dernier exemple, les méthodes à reconstruction d'interface de type VOF nécessitent un traitement spécifique de l'interface et "cassent" le caractère SIMD. De plus, les indirections dans les tableaux font perdre la coalescence en mémoire. Une approche indifférenciée par transport des fractions phasiques massiques semble bien plus appropriée, mais la difficulté est reportée sur l'élaboration de méthodes anti-diffusives de transport des fractions. Ce sujet qui fait l'objet de plusieurs publications actuellement [Després-Lagoutière, Kokh-Lagoutière et co-auteurs Champmartin-De Vuyst] sera aussi discuté. Les derniers développements permettent d'étaler essentiellement les discontinuités sur une maille en 2D. La présentation sera accompagnée d'une démo de calcul GPU d'évolution temps réel pour les équations de Navier-Stokes à nombre de Reynolds O(1000) avec interaction/ajout d'obstacles à l'écran via un stylo infra-rouge.