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RÉSUMÉ
Après avoir rappelé les différentes étapes qui ont mené des cartes graphiques des années 1980 aux processeurs graphiques entièrement programmables appelés GPU (2007), cet article présente les caractéristiques essentielles des GPU. La naissance de l’écosystème CUDA (2007) et l’explosion du nombre de codes scientifiques accélérés par GPU a conduit à des avancées technologiques spectaculaires de ces processeurs: évolutions matérielles, logicielles, des mémoires, des techniques d’utilisation du parallélisme. Elles permettent de comprendre l’importance croissante des GPU dans de nombreuses applications (calcul scientifique, réseaux de neurones, imagerie, bio-informatique, minage de crypto-monnaie, etc.).
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Lire l’articleAuteur(s)
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Daniel ETIEMBLE : Ingénieur de l’INSA de Lyon - Professeur émérite à l’université Paris Sud
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David DEFOUR : Docteur en Informatique de l’ENS de Lyon - Maître de Conférences à l’université de Perpignan
INTRODUCTION
L’année 2007 a été marquée par la naissance de l’écosystème CUDA de la société NVIDIA et la période 2007-2017 a vu l’explosion du nombre de codes de calcul scientifique accélérés par les processeurs graphiques (GPU). Il existe actuellement trois grands fournisseurs de processeurs graphiques : AMD, Nvidia et Intel, avec différents segments : GPU pour stations de travail et PC, GPU pour systèmes mobiles et APU (Accelerated Processor Unit), dans lesquels CPU et GPU sont intégrés dans la même puce.
Nous rappelons brièvement les différentes étapes qui ont conduit du pipeline des cartes graphiques des années 1980 aux premiers processeurs graphiques unifiés, totalement programmables, en 2007. Le principe de fonctionnement d’un GPU est détaillé, avec l’exemple de l’architecture Fermi. La mise en œuvre de l’approche SIMT (Single Instruction Multiple Thread) est explicitée. Puis nous développons les différents aspects de dix années d’avancées technologiques liées au calcul généraliste sur GPU (GPGPU).
L’évolution des parts de marché, les applications du GPGPU et les évolutions logicielles sont présentées avec notamment les détails sur l’écosystème permettant de disposer d’API de haut niveau (proche de C) et de bas niveau (proche du matériel).
L’évolution du matériel est explicitée, avec les différentes générations micro-architecturales, les problèmes de consommation et l’apport d’unités de calcul et d’instructions spécialisées.
La hiérarchie mémoire et son évolution sont détaillées, avec les apports technologiques et la simplification introduite par l’approche « mémoire unifiée ».
Différentes techniques permettent d’améliorer l’exploitation du parallélisme, notamment au niveau des ordonnanceurs et des dispositifs matériels de gestion du parallélisme (synchronisation et opérations atomiques).
Tout en conservant leur rôle initial pour l’affichage graphique, les GPU sont devenus un acteur principal du calcul massivement parallèle. Ils exploitent le parallélisme de données grain fin que l’on trouve dans une large gamme d’applications, du calcul haute performance aux réseaux de neurones en passant par le génome. Le modèle d’exécution SIMT leur permet d’avoir un avantage significatif sur les CPU pour le parallélisme massif de données.
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Évolutions matérielles
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3. Évolutions logicielles
À l’origine, les processeurs graphiques étaient destinés à l’accélération de routines de traitement graphique. Or l’avènement de CUDA a marqué un tournant en termes de stratégie commerciale de la part des grands constructeurs.
3.1 Part de marché des GPU
En 2007, trois principaux constructeurs se partageaient le marché des processeurs graphiques avec approximativement 30 % des volumes de vente pour Intel, 30 % pour Nvidia, et 20 % pour AMD. Très rapidement, Intel a conforté sa position de leader pour atteindre en 2017, 70 % des volumes de vente, loin devant Nvidia avec 16 % et AMD avec 14 %. Ce positionnement de leader pour Intel est dû au volume de vente des processeurs graphiques embarqués avec d’autres composants comme les APU.
Si l’on se focalise sur le domaine des cartes graphiques (figure 17), ce qui exclut les processeurs graphiques adossés à un autre processeur (ex : APU), alors les statistiques s’inversent. On constate ainsi que Nvidia occupe la position de leader depuis plus de 10 ans et que l’écart avec son unique challenger AMD continue de se creuser.
Enfin, si l’on considère le marché des processeurs graphiques destinés exclusivement au calcul généraliste (GPGPU), alors il ne reste plus qu’un seul fabriquant, NVIDIA. Même si, dans les faits, AMD continue de proposer des processeurs capables de réaliser du calcul scientifique, seul Nvidia parvient à vendre des processeurs pour les supercalculateurs (TOP500, GREEN500).
HAUT DE PAGE3.2 Applications
Les cartes graphiques sont principalement destinées à faire du traitement graphique. Cependant, les usages commercialement affichés ont évolué au cours de ces dix dernières années. En analysant dix ans de stratégie marketing des constructeurs, nous pouvons ainsi mesurer ce qui constitue la force des processeurs graphiques : forte puissance de calcul, bon rapport puissance de calcul brute par watt consommé, et adaptation rapide au marché.
Dès les années 2000, les processeurs graphiques ont été détournés de leur cible principale pour accélérer du calcul généraliste. Mais c’est véritablement à partir de 2007, et de l’apparition de l’écosystème CUDA qu’un...
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Évolutions logicielles
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LINDHOLM (E.), NICKOLLS (J.), OBERMAN (S.), MONTRYM (J.) - « Nvidia Tesla : A unified graphics And Computing architecture », - IEEE Micro, pp 40-55, March-April 2008.
-
(2) - NVIDIA - GeForce 8800 GPU Architecture Overview - (2006) http://www.nvidia.com/object/IO_37100.html
-
(3) - NVIDIA - NVIDIA’s Next Generation CUDA Compute Architecture : Fermi - (2009), http://www.nvidia.com/content/PDF/fermi_white_papers/NVIDIA_Fermi_Compute_Architecture_Whitepaper.pdf
-
(4) - NVIDIA - NVIDIA’s Next Generation CUDA Compute Architecture : Kepler - GK110 https://www.nvidia.com/content/PDF/kepler/NVIDIA-Kepler-GK110-Architecture-Whitepaper.pdf
-
(5) - NVIDIA - NVIDIA Tesla V100 GPU Architecture, - http://images.nvidia.com/content/volta-architecture/pdf/volta-architecture-whitepaper.pdf
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...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
NORMES
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Floating Point Converter - IEEE754 - 2008
ANNEXES
Rodinia
https://github.com/guhc/gpu-rodinia
SHOC
https://github.com/vetter/shoc
SAXPY
https://github.com/bennylp/saxpy-benchmark
Eigen-Tensor module
https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/group__CXX11__Tensor__Module.html
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1/ Quiz d'entraînement
Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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