Les GPU se mettent au calcul

Les deux grands noms des composants graphiques, ATI/AMD et nVidia, s'investissent dans le domaine naissant du GPGPU : General-Purpose computation on graphics processing unit, ou traitement informatique généraliste sur GPU. Cette discipline entend exploiter l'énorme puissance des puces graphiques récentes, dotées de nombreuses unités de traitement fonctionnant en parallèle, pour des types de calculs dits ' datacentriques ', où une même série d'instructions est appliquée à une grande quantité de données. ' Le traitement 3D est un domaine où le calcul " datacentrique " sur architectures parallélisées est bien maîtrisé, explique Stéphane Quentin, responsable produits chez nVidia. Mais d'autres domaines, comme la simulation physique ou financière ou le datamining, sont tout aussi datacentriques et, de façon plus générale, l'évolution des données informatiques renforce ce type de besoin. ' Les constructeurs se soucient donc de rendre leurs GPU plus facilement programmables à des fins non graphiques.

Compilateur C pour GPU

nVidia vient de lancer le monstrueux GeForce 8800 : 681 millions de transistors, 128 unités de traitement parallèle, 86 Go/s de bande passante mémoire. Il exploite une nouvelle architecture interne Cuda (Compute Unified Device Architecture) basée sur un cache mémoire partagé par l'ensemble des c?"urs. Les fils d'exécution en cours sur les différents c?"urs échangent ainsi des résultats intermédiaires sans gaspiller de cycles pour communiquer avec la mémoire. Cela facilitera son utilisation pour des traitements non graphiques, d'autant que nVidia fournit désormais un compilateur C pour ses GPU. AMD/ATI propose pour sa part une interface Close to Metal pour accéder à la mémoire et aux jeux d'instructions de ses puces, et commercialise une carte Stream Processor destinée à servir de coprocesseur de traitement.