Transformer une puce graphique en coprocesseur mathématique

Les PC actuels disposent d'une réserve de calcul encore mal exploitée. Celle contenue dans les cartes graphiques, qui embarquent des processeurs de plus en plus puissants. Avec leurs multiples unités de traitement, ces puces sont parfaitement adaptées aux traitements parallèles. Ainsi un GPU (Graphic Processor Unit) récent de nVidia comprend-il 128 unités capables de prendre en charge les opérations arithmétiques classiques (addition, soustraction, etc. ) et les fonctions transcendantales (cosinus, logarithme, etc. ). Un GPU offre une puissance théorique de quelques centaines de Gflops, contre quelques dizaines pour un processeur classique.

Des partenaires concurrents ?

Ce constat est à l'origine de la création de GPU-Tech en juillet 2006. ' Il y a quatre ans, je travaillais au développement de moteurs de rendu dans une entreprise canadienne. Les cartes graphiques devenaient programmables, et acceptaient les calculs en nombre réel. L'idée était alors d'utiliser le GPU comme coprocesseur mathématique ', se souvient Philippe Biarnaix, PDG de GPU-Tech. De là est né RTSquare, un moteur de rendu 3D disponible notamment pour 3DS Max, dont une version est téléchargeable gratuitement chez GPU-Tech. La société commercialise surtout l'API Ecolib et les bibliothèques mathématiques associées (résolution d'équations linéaires, générateur de nombres aléatoires, méthode de Monte-Carlo, transformation de Fourrier, etc. ), destinées à transférer les calculs au GPU. ' Nous sommes les seuls à pouvoir effectuer ces calculs en double précision ', insiste le PDG. Les clients de GPU-Tech se trouvent donc du côté des grands centres de recherche - dans le domaine du calcul par éléments finis, l'analyse sismique, le traitement du signal, la mécanique des fluides -, mais aussi des organismes financiers. Ses partenaires sont, bien sûr, les fabricants de GPU ATI et nVidia, proposant d'ailleurs respectivement CTM, une bibliothèque donnant accès au GPU sans passer par les pilotes de la carte, et Cuda, qui programme la carte en langage C. De quoi concurrencer GPU-Tech ? ' Non, répond Philippe Biarnaix. Leurs outils sont plus intéressants pour nous que pour le client final, qui ne veut pas entendre parler de parallélisme et de GPU, et ils n'acceptent, pour l'instant, que la simple précision '.Les prochains développements de GPU-Tech seront matériels : la société va commercialiser des serveurs en rack avec quatre cartes graphiques pour un processeur, pour un maximum de 32 cartes graphiques par rack. En termes de ressources humaines, l'effectif de GPU-Tech devrait passer de 7 personnes actuellement à 20 d'ici à un an.redaction@01informatique.presse.fr
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