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2007-06-21 18:26:46 TESLA par NVIDIA, l'avenir des super calculateurs

Nvidia à dévoilé sa gamme "TESLA" entrant ainsi dans le monde des supercalculateurs.
La technologie est communément appelée "stream-computing", qui signifie en gros le traitement par des calculateurs en série.
J'ai pu lire certains articles abordant ce sujet en Français, mais hélas, tout semblait un peu confus. Après quelques recherches, le site Tgdaily.com nous donne quelques éléments bien plus pertinents à propos de la technologie TESLA.
Le concept est d'exploiter l'énorme puissance des processeurs graphiques en chaine pour des traitements d'imagerie poussés, comme par exemple dans l'imagerie médicale.
La technologie TESLA permet de "chainer" des processeurs graphiques, sur des serveurs dédiés à ce type de traitement reliés entre eux par des câbles supportant le trafic du PCI-Express.
Ces carte graphiques sont dépourvues de sortie vidéo, ce qui permettrait à Nvidia de considérablement augmenter la vitesse d'horloge, et donc la rapidité de traitement. Je rappelle que les processeurs sont utilisés uniquement pour calculé un rendu qui serai interprété par une autre unité gérant l'affichage du résultat. On s'affranchi ainsi de cette contrainte.
Selon le site TGdaily qui aurait contacté Nvidia sur le sujet, un GPU GeForce pourrait atteindre les performances de 40 processeurs x86 en puissance "brute". De plus, la consommation de ces processeurs serait bien inférieure à celle des x86. Par exemple le C870 (d'une puissance de calcul de 518GFlops, il s'agit d'une carte que l'on ajouterai t dans la machine pour augmenter la puissance) consommerait 170Watts, et le serveur GPU (la machine hébergeant la carte) consommerait 800Watts, soit un total de 970 Watts.
L'équivalent en puissance de calcul de cette machine serait donc 40 CPU x86 basses consommations, ce qui totaliserait 1600watts de consommé.
Le calcul est vite fait sur le choix des machines qui rempliront les racks des data centre nécessitant ce type de puissance de calcul graphique.
Il est évident que pour exploiter ces nouveaux type de processeurs, de nouvelles applications vont voir le jour, avec évidemment, des nouveaux langages. Pourquoi "des" ? Simplement car sur le créneau s'oppose deux concurrents, ATI et NVIDIA, basant l'exploitation de leurs machines respectives sur un langage qui leur est propre. Le langage développé par AMD-ATI s'appelle "CTM" ("close to metal"), tandis que celui de Nvidia se nommerait "CUDA" ("Compute Unified Device Architecture").
Il semble quel a préférence des développeurs pour l'un ou l'autre des langages ne soit qu'une question de feeling. Le modèle NVIDIA serait appuyé sur le C++ tandis que le langage "CTM" d'AMD serait orienté assembleur, et donc plus complexe à développer.

Plusieurs universités aux Etats Unis ont déjà intégré l'approche de cette technologie dans leur programme. Par ailleurs, afin de développer cette gamme, Nvidia aide certaines universités afin qu'elles puissent ouvrir des cours dans le domaine. En effet, la clé de la réussite pour les deux protagonistes est de disposer de logiciels pouvant exploiter ces supers calculateurs graphiques.
Si les capacités de ces supers calculateurs GPU sont exploitées, il devrait y avoir de grandes retombées. Les simulations de virus (biologiques) pourraient être réalisée jusqu'a 240 fois plus rapidement sur une machine équipée de 8 GPU nvidia (27 Min de GPU), par rapport à la réalisation du même calcul sur une SGI Altix Itanium 2 (110H de CPU).
Par exemple, dans le domaine de l'imagerie médicale, une telle puissance de calcul permettra de réaliser des images de plus haute résolution, permettant par exemple de détecter les cancers à un stade encore plus précoce qu'aujourd'hui, pour des traitements plus efficaces.
Ce type de machine permettra également de visualiser en temps réel des images en 3 dimensions de plusieurs Go de données. La marque prétendra que l'on obtiendrait une augmentation de performance de l'ordre de 2000% !
Les applications de ce type de machine vont être révolutionnaires pour les laboratoires et les universités ne disposant à ce jour pas de super calculateur.
La gamme de prix devrait varier de 1500$ pour la carte de calcul graphique simple CPU, jusqu'a 12.000$ pour la machine équipée de 8 GPU.
A titre d'exemple, un server TESLA d'une capacité de calcul de 12Tflops, couterait entre 60.000$ et 70.000$, mais serait aussi puissant que le 19eme super calculateur au monde parmi la liste du top 500 des super calculateurs de la planète.
Cette technologie ne serait destinée qu'a un marché de professionnels, et ne devrait pas être dérivée pour des applications grand public dans l'immédiat.
source : http://www.tgdaily.com/content/view/32557/135/

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