Qu’est-ce que le GPU computing ?

Le GPU computing exploite la puissance de calcul des pro­ces­seurs gra­phiques pour exécuter de nom­breuses opé­ra­tions en parallèle. En com­plé­ment du CPU, il permet de traiter ra­pi­de­ment de grands volumes de données et constitue la base d’ap­pli­ca­tions comme l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, le trai­te­ment mul­ti­mé­dia et les si­mu­la­tions scien­ti­fiques.

Que recouvre le terme GPU computing ?

GPU signifie « Graphics Pro­ces­sing Unit ». Ce terme ne désigne pas l’ensemble de la carte graphique, mais le pro­ces­seur de calcul qu’elle contient et qui exécute les opé­ra­tions pro­pre­ment dites. Dans le cadre du GPU computing, cette puissance de calcul est utilisée pour effectuer certaines tâches complexes plus ra­pi­de­ment qu’avec des pro­ces­seurs clas­siques seuls. Le terme technique employé pour cela est « GPGPU » (General-Purpose Computing on Graphics Pro­ces­sing Units).

À l’origine, les GPU étaient conçus uni­que­ment pour le trai­te­ment d’images, de vidéos et de gra­phiques 3D. Aujourd’hui, leur principal avantage est également exploité pour des tâches de calcul générales. Cet avantage réside dans leur capacité à exécuter si­mul­ta­né­ment un très grand nombre de calculs si­mi­laires. Ce principe de pa­ral­lé­li­sa­tion est pré­ci­sé­ment ce dont ont besoin de nom­breuses ap­pli­ca­tions modernes.

Comment fonc­tionne le GPU computing ?

Le GPU computing ne fonc­tionne pas de manière isolée, mais repose toujours sur l’in­te­rac­tion entre CPU et GPU. Les deux pro­ces­seurs rem­plis­sent des rôles dif­fé­rents et se com­plè­tent. La CPU agit comme unité centrale de contrôle : elle lance les pro­grammes, organise leur exécution, prépare les données et détermine quelles tâches doivent être déléguées au GPU. Le GPU prend ensuite en charge les calculs intensifs et les exécute en parallèle. Sans ce pilotage par la CPU, le GPU ne pourrait pas fonc­tion­ner de manière autonome.

Sur le plan technique, un GPU est composé de centaines, voire de milliers de cœurs de calcul spé­cia­li­sés dans l’exécution si­mul­ta­née d’opé­ra­tions simples sur de grands volumes de données. Pour exploiter ef­fi­ca­ce­ment le GPU computing, les problèmes de calcul complexes sont divisés en un grand nombre de sous-tâches si­mi­laires. Ces sous-tâches sont ensuite traitées en parallèle par les dif­fé­rents cœurs du GPU.

Pour accéder spé­ci­fi­que­ment au GPU, on utilise des in­ter­faces de pro­gram­ma­tion et des fra­me­works spé­cia­li­sés comme CUDA ou OpenCL. Ils per­met­tent aux dé­ve­lop­peurs de définir quelles parties d’un programme sont exécutées sur le GPU et les­quelles restent traitées par la CPU. Pour les uti­li­sa­teurs, ce processus technique reste gé­né­ra­le­ment invisible en arrière-plan.

Quelle est la dif­fé­rence entre CPU et GPU ?

Pour bien com­prendre le GPU computing, il est important de connaître la dif­fé­rence fon­da­men­tale entre CPU et GPU. Les deux sont des pro­ces­seurs, mais ils ont été optimisés pour des tâches très dif­fé­rentes.

CPU : flexible et po­ly­va­lente

Une CPU est conçue pour traiter dif­fé­rentes tâches les unes après les autres. Elle dispose gé­né­ra­le­ment de peu de cœurs de calcul, mais très puissants, capables de prendre des décisions complexes, de piloter les pro­grammes et d’exécuter des en­chaî­ne­ments logiques.

Les tâches typiques d’une CPU sont les suivantes :

• Exécution de systèmes d’ex­ploi­ta­tion
• Trai­te­ment des entrées uti­li­sa­teur
• Contrôle et or­ches­tra­tion des pro­grammes
• Calcul d’étapes de trai­te­ment complexes et in­ter­dé­pen­dantes

GPU : spé­cia­li­sée dans le pa­ral­lé­lisme

Un GPU adopte une approche dif­fé­rente. Il possède des centaines, voire des milliers de cœurs de calcul, chacun étant plus simple que les cœurs d’une CPU. En con­tre­par­tie, ils peuvent exécuter un très grand nombre d’opé­ra­tions si­mul­ta­né­ment.

Les GPU sont par­ti­cu­liè­re­ment efficaces lorsque :

• Le même calcul doit être appliqué à de grandes quantités de données
• Les étapes de calcul sont clai­re­ment struc­tu­rées
• Les tâches peuvent être exécutées in­dé­pen­dam­ment les unes des autres

Exemple : retouche d’images

Lorsqu’une image est modifiée, par exemple pour ajuster la lu­mi­no­sité, l’opération consiste en une multitude de calculs iden­tiques. Une image numérique est composée de millions de pixels, et pour chacun d’eux, le même calcul doit être appliqué afin d’adapter la couleur ou la lu­mi­no­sité.

Une CPU traite ces opé­ra­tions prin­ci­pa­le­ment de manière sé­quen­tielle. Avec le GPU computing, le calcul est réparti sur un très grand nombre de cœurs. Alors qu’une CPU typique dispose d’environ 8 à 16 cœurs puissants, les GPU modernes comptent souvent plusieurs milliers de cœurs plus simples capables de traiter les pixels en parallèle. Cela permet d’effectuer ces calculs beaucoup plus ra­pi­de­ment dans de nom­breuses ap­pli­ca­tions.

Quels avantages offre le GPU computing ?

La capacité des GPU à exécuter si­mul­ta­né­ment un grand nombre d’opé­ra­tions de calcul si­mi­laires offre plusieurs avantages par rapport aux pro­ces­seurs tra­di­tion­nels. Le GPU computing déploie tout son potentiel notamment pour les tâches très gour­mandes en calcul et riches en données.

• Puissance de calcul élevée grâce au trai­te­ment parallèle : les GPU sont nettement plus rapides que les CPU pour certaines tâches.
• Ac­cé­lé­ra­tion des tech­no­lo­gies modernes : le GPU computing est une base centrale pour l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, le machine learning, les si­mu­la­tions et les analyses en temps réel.
• Capacité de mise à l’échelle : la puissance de calcul peut être augmentée re­la­ti­ve­ment fa­ci­le­ment en ajoutant des GPU sup­plé­men­taires, par exemple dans les data centers ou les en­vi­ron­ne­ments Cloud.
• Haute ef­fi­ca­cité éner­gé­tique par opération de calcul : pour de nom­breuses tâches pa­ral­lèles, les GPU offrent plus de puissance de calcul par watt que les pro­ces­seurs clas­siques.
• Décharge de la CPU : les tâches gour­mandes en calcul peuvent être ex­ter­na­li­sées, ce qui permet à la CPU de se con­cen­trer sur le pilotage et la logique.

Quels sont les prin­ci­paux cas d’usage des GPU ?

Le GPU computing est aujourd’hui utilisé dans de nombreux domaines, car les ap­pli­ca­tions modernes reposent sur le trai­te­ment de grandes quantités de données et sur des calculs complexes. Le trai­te­ment parallèle de tâches si­mi­laires constitue donc une approche par­ti­cu­liè­re­ment adaptée à de nombreux cas d’usage.

In­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et machine learning

L’un des domaines d’ap­pli­ca­tion les plus im­por­tants du GPU computing est l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Lors de l’en­traî­ne­ment de modèles de machine learning, d’énormes volumes de données doivent être traités et des opé­ra­tions ma­thé­ma­tiques répétées des millions de fois. Les GPU peuvent exécuter ces calculs en parallèle et réduire con­si­dé­ra­ble­ment les temps d’en­traî­ne­ment. Sans GPU computing, de nom­breuses ap­pli­ca­tions d’IA actuelles, comme les modèles de langage, la re­con­nais­sance d’images ou les systèmes de re­com­man­da­tion, seraient dif­fi­ci­le­ment réa­li­sables.

Trai­te­ment d’images, de vidéos et de 3D

Dans le trai­te­ment d’images, de vidéos et de contenus 3D, les besoins en puissance de calcul ont fortement augmenté ces dernières années. Les contenus mul­ti­mé­dias modernes utilisent des ré­so­lu­tions toujours plus élevées, des effets plus complexes et des rendus plus réalistes. Des tâches comme les cor­rec­tions co­lo­ri­mé­triques, les calculs de lumière et d’ombre, les effets ou le rendu de scènes 3D né­ces­si­tent de très nombreux calculs iden­tiques appliqués à des millions de pixels ou d’objets.

Plus le montage devient exigeant, plus la puissance GPU est sol­li­ci­tée. Les vidéos haute ré­so­lu­tion, les effets complexes ou les pré­vi­sua­li­sa­tions en temps réel sont dif­fi­ciles à traiter ef­fi­ca­ce­ment sans GPU computing. De plus, de nom­breuses ap­pli­ca­tions créatives intègrent aujourd’hui des fonctions d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, par exemple pour l’amé­lio­ra­tion au­to­ma­tique des images, la re­con­nais­sance d’objets ou de personnes, la réduction du bruit ou la mise à l’échelle des contenus. Ces fonc­tion­na­li­tés reposent elles aussi sur des calculs pa­ral­lèles et ren­for­cent encore le besoin en GPU per­for­mants.

Si­mu­la­tions scien­ti­fiques et recherche

Dans la recherche scien­ti­fique, les GPU sont prin­ci­pa­le­ment utilisés lorsque des phé­no­mènes complexes sont re­pro­duits à l’aide de si­mu­la­tions. Cela inclut par exemple les modèles cli­ma­tiques et mé­téo­ro­lo­giques, les si­mu­la­tions physiques ou les calculs chimiques. Ces ap­pli­ca­tions reposent sur de nom­breuses étapes de calcul si­mi­laires ap­pli­quées à de grandes quantités de données.

Analyse de données

Les en­tre­prises tra­vail­lent aujourd’hui avec des volumes de données en constante aug­men­ta­tion. Le GPU computing permet d’analyser ef­fi­ca­ce­ment de grands ensembles de données, d’iden­ti­fier des modèles et d’établir des pré­vi­sions. La forte pa­ral­lé­li­sa­tion des GPU joue un rôle par­ti­cu­liè­re­ment important dans les analyses né­ces­si­tant une faible latence, par exemple dans le secteur financier ou dans les systèmes d’analyse en temps réel.

Cloud computing et data centers

Avec l’essor des pla­te­formes Cloud, le GPU computing est devenu plus ac­ces­sible pour de nom­breuses en­tre­prises. Au lieu d’exploiter leur propre matériel, elles peuvent utiliser des GPU à la demande comme ressource de calcul dans le Cloud. Les four­nis­seurs proposent ainsi de la puissance GPU dans leurs data centers sous forme de service. Cette approche permet de rendre les ap­pli­ca­tions gour­mandes en calcul plus évo­lu­tives et éco­no­mi­que­ment ac­ces­sibles, même pour les petites en­tre­prises ou les équipes de recherche.