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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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Fonctionnement général d’un GPU
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1. Historique : des cartes graphiques 3D au processeur graphique
Les premières cartes graphiques permettant d’adresser un point individuel de l’affichage sont apparues au début des années 1980 : les cartes CGA (Color Graphic Adapter) avec une résolution de 320 colonnes sur 200 lignes en 4 couleurs.
Pour comprendre l’évolution à partir du milieu des années 1990, il faut rappeler brièvement les étapes du pipeline graphique, qui permet notamment le rendu 3D.
1.1 Pipeline graphique
Le pipeline graphique se décompose en plusieurs étapes que l’on peut résumer de la manière suivante :
-
la description d’une scène : sommets, triangles, couleurs, éclairage ;
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les transformations qui présentent la scène du point de vue de la caméra ;
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les effets : texture, ombrage, calculs de l’éclairage ;
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la conversion de la géométrie en pixels (rasterizing) ;
-
le traitement des pixels : calcul de profondeur, application de stencils et autres opérations sur les pixels.
La figure 1 donne une version plus détaillée de ces différentes étapes.
HAUT DE PAGE1.2 Évolution des implémentations
Sans prétendre à l’exhaustivité, quelques cartes graphiques significatives permettent d’illustrer l’évolution vers les processeurs graphiques.
HAUT DE PAGE
La carte 3dfx Voodoo (1996) fut l’une des premières cartes graphiques 3D pour les jeux. Le traitement 3D complétait le traitement classique 2D. Le pipeline est présenté en figure 2. Une partie du traitement est effectuée sur le processeur généraliste (CPU). Le pipeline graphique applique les textures et la mise en tampon z, qui est le tampon utilisé pour mémoriser la profondeur (coordonnée z) du pixel le plus proche de la caméra lorsque plusieurs pixels ont les mêmes coordonnées (x, y).
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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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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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