En savoir plus sur le calcul accéléré

Présentation

Dans un monde toujours plus connecté, le volume de données à traiter augmente de manière exponentielle. S'appuyer exclusivement sur des CPU (Central Processing Unit, unité centrale de traitement) peut ne plus suffire et une accélération peut être nécessaire pour répondre aux exigences de certaines applications.

Le calcul accéléré est de plus en plus omniprésent dans diverses applications, du centre de données au calcul à l'edge en passant par le réseau. De plus en plus de fournisseurs d'applications et de développeurs envisagent le calcul accéléré comme solution aux limites de leurs applications.

Qu'est-ce que le calcul accéléré ?

Le calcul accéléré est un style de calcul moderne qui sépare les parties gourmandes en données d'une application et les traite sur un composant d'accélération distinct, tout en laissant le CPU traiter la fonctionnalité de contrôle. Cela permet aux applications exigeantes de fonctionner plus rapidement et plus efficacement, car le matériel sous-jacent du processeur est plus efficace pour le type de traitement nécessaire. Disposer de différents types de processeurs matériels, y compris d'accélérateurs, est une pratique connue sous le nom de calcul hétérogène, car l'application peut utiliser plusieurs types de ressources de calcul. 

En général, les accélérateurs matériels disposent d'une structure de traitement parallèle qui leur permet d'effectuer des tâches simultanément, plutôt que de manière linéaire ou sérielle. Ainsi, ils sont en mesure d'optimiser les portions de traitement intensif des applications sur le plan des données, tandis que le CPU continue à exécuter le code qui ne peut pas être exécuté en parallèle sur le plan du contrôle. Le résultat est un calcul hautes performances efficace. 

Pourquoi avez-vous besoin du calcul accéléré ?

Vous avez besoin du calcul accéléré, car les applications actuelles exigent plus de vitesse et d'efficacité que les CPU traditionnels ne peuvent fournir seuls. Cela est d'autant plus vrai si l'on considère le rôle croissant de l'intelligence artificielle (IA). Les entreprises de tous les secteurs dépendront de plus en plus du calcul accéléré pour rester compétitives.

Où le calcul accéléré est-il utilisé ?

Le calcul accéléré est utilisé aujourd'hui dans un grand nombre d'applications et de secteurs, notamment au fur et à mesure que la 5G est déployée et que nous dépendons de plus en plus de l'Internet des objets (IoT). Les sociétés de trading financier l'utilisent pour des transactions plus rapides et une latence minimale. Le secteur automobile l'utilise pour la surveillance embarquée et les systèmes avancés d'assistance au conducteur. Les entreprises l'utilisent pour interpréter les données. Les développeurs de jeux vidéo emploient le calcul accéléré pour créer des simulations et des graphismes de haute qualité. 

En raison de la dépendance au calcul accéléré dans différents secteurs, les applications actuelles ont besoin de pouvoir gérer la demande croissante de traitement des données afin de rester compétitives.

Quelles sont les solutions disponibles pour le calcul accéléré ?

Il existe différents types de solutions disponibles pour le calcul accéléré, chacune ayant ses propres forces et faiblesses. La solution que vous choisissez dépendra des exigences de votre application.

GPU (Graphics Processing Unit, unité de traitement graphique)

Les GPU sont des processeurs spécialisés qui accélèrent certaines tâches de traitement des données que les CPU effectuent moins efficacement. Le GPU fonctionne avec le CPU en l'aidant à délester une grande partie du traitement des données brutes dans une application. Grâce à leur architecture de traitement parallèle, les GPU peuvent traiter simultanément de grandes quantités de données. 

Comme leur nom l'indique, les GPU ont été conçus pour accélérer le rendu des graphismes. Aujourd'hui, les GPU sont plus programmables et flexibles que jamais, et les développeurs de divers secteurs les utilisent pour l'IA et la production créative. Vous pouvez également utiliser plusieurs GPU dans des supercalculateurs et des stations de travail pour accélérer le traitement vidéo, le rendu 3D, les simulations et l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. 

TPU (Tensor Processing Unit, unité de traitement tensoriel)

Les TPU sont des circuits spécialisés qui mettent en œuvre la logique de commande et arithmétique nécessaire pour exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique. Leurs unités logiques arithmétiques (des circuits numériques qui effectuent des opérations arithmétiques et logiques) sont directement connectées les unes aux autres. Cela permet le transfert direct des données sans utiliser de mémoire. Les TPU sont optimisés pour accélérer le code ML et ont été spécialement conçus pour accélérer TensorFlow, la bibliothèque de logiciels open source de ML et d'IA de Google. 

Calcul adaptatif

 Le calcul adaptatif s'appuie sur un type de technologie existant : les FPGA (Field-Programmable Gate Array, réseau de portes programmables sur site). Les FPGA comprennent des appareils conçus pour être configurés après la fabrication, d'où le nom « programmables sur site ».

Le calcul adaptatif est le seul type de calcul accéléré où le matériel n'est pas fixé de façon permanente pendant la fabrication. Au contraire, le calcul adaptatif implique du matériel qui peut être personnalisé pour une application particulière ou même une fonction d'accélération spécifique. En personnalisant l'architecture pour répondre à des besoins spécifiques, les solutions de calcul adaptatif peuvent offrir une efficacité exceptionnelle pour diverses applications.