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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 des mémoires
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4. Évolutions matérielles
4.1 Générations micro-architecturales
Au cours de ces dix ans, six générations micro-architecturales se sont succédées. Dans la terminologie du constructeur Nvidia, celle-ci correspond à la notion de « Compute Capability » qui varie de la version 1 à la version 7 et définit les fonctionnalités disponibles, que nous détaillerons dans les sections suivantes.
Le tableau 2 présente les caractéristiques principales des générations successives « haut de gamme » des GPU Nvidia. Les nœuds technologiques successifs, avec la croissance spectaculaire du nombre de transistors disponibles, permettent d’augmenter le nombre de multiprocesseurs et le nombre de cœurs d’une part, et la taille des différentes mémoires d’autre part (cache L1 et mémoire partagée d’abord séparés, puis fusionnés, cache L2, mémoire principale du GPU). Pour alimenter le nombre croissant de cœurs, la bande passante mémoire augmente, notamment par l’élargissement du nombre de bits. S’ajoutent dans les dernières générations des améliorations architecturales, avec des cœurs séparés pour le calcul entier et le calcul flottant, alors que les cœurs des générations précédentes disposaient des deux types de calcul, mais mutuellement exclusifs.
Par exemple, l’architecture Kepler a fortement amélioré la gestion de la double précision, en incluant un plus grand nombre de registres disponibles par thread (255) afin de réduire le « register spilling » ce qui a par ailleurs impacté le jeu d’instructions qui a dû être remanié. Concernant l’architecture Maxwell, les ingénieurs se sont concentrés sur l’amélioration du chemin de données.
4.2 Puce et consommation
Les différentes microarchitectures ont aussi évolué du point de vue de la micro-électronique. On est ainsi passé en dix ans de GPU composés de 0,68 milliard de transistors par puce gravé en 90 nm, à 21,1 milliards gravés en 12 nm. La surface de puce a doublé et la consommation, déjà importante au début, plafonne à 300 watts. Ce point impacte la fiabilité, la faisabilité...
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Évolutions matérielles
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
-
...
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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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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