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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 du parallélisme
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5. Évolutions des mémoires
Un autre élément important des processeurs graphiques concerne l’acheminement des données vers les unités de calcul. Nous détaillons dans cette section les évolutions relatives à la structuration de la mémoire et des mécanismes de transferts.
5.1 Hiérarchie
Dès leur introduction avec l’architecture Tesla, plusieurs différences par rapport au modèle de fonctionnement classique des CPU ont été introduites. Premièrement, le banc de registres fonctionne dès le début exclusivement en mode vectoriel et sert notamment de collecteur d’opérandes. En d’autres termes, les registres peuvent être vus comme un micro-cache destiné à servir les unités de calcul pipelinées. Deuxièmement, afin d’améliorer le débit vers les unités, plusieurs types de mémoires ont été introduits : registres, mémoire locale, mémoire partagée, mémoire globale, mémoire de constantes et mémoire de textures. Chacune de ces mémoires a un fonctionnement différent aussi bien dans le mode d’accès (figure 12), que dans les tailles et les débits proposés.
En particulier, un élément ayant fortement contribué à la performance et au succès des GPU est la présence d’une mémoire partagée au sein de chaque bloc. Cette mémoire correspond à un cache de donnée de niveau 1 géré par logiciel. Ce cache a permis de redonner aux développeurs le contrôle sur les données présentes dans le cache et la temporalité dans les transferts. Ce mode de gestion est particulièrement bien adapté pour les applications où il est possible de déterminer statiquement les accès aux données, comme pour les applications d’algèbre linéaire. À l’inverse, ce mode l’est beaucoup moins pour les accès dynamiques qui ne peuvent être déterminés qu’à l’exécution. Aussi pour élargir la classe d’applications susceptibles d’être accélérées par les GPU, dès 2009, une partie de la mémoire partagée était utilisable comme un cache de donnée L1 traditionnel exploitant les principes de localité spatiale et temporelle.
Pendant...
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Évolutions des mémoires
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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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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