developpement:activites:qualification:30ans1code

Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- developpement:activites:qualification:30ans1code [2019/12/16 16:44]
equemene [Parallélisation avec OpenCL]
+++ developpement:activites:qualification:30ans1code [2019/12/17 11:27]
equemene
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 (détournement de Tolkien...)
 ===== Résumé =====
 Partout, on parle d'augmentation de puissance de calcul des ordinateurs mais comment et en quoi ces capacités ont-elles évolué ces 30 dernières années ? Quoi de plus illustratif que de chercher à "retrouver" par la simulation une image comparable à celle qui a inondé nos médias en ce printemps 2019 : celle d'un trou noir et son écharpe de plasma. Partant du premier article représentant un trou noir, un programme de 25 ans d'âge sera modifié et exécuté sur différents "moteurs de traitement de l'information", les processeurs, classiques, graphiques et éphémères : ceux qui existaient il y a 30 ans, ceux qui émergeaient il y a 10 ans et ceux d'aujourd'hui.
-===== Flash Back de 40 ans : Entre l'image "mesurée" de 2019 et l'image simulée de 1979 =====
+===== Flash Back de 40 ans : entre l'image "mesurée" de 2019 et l'image simulée de 1979 =====
 Impossible, en ce printemps 2019, d'échapper à cette "image" du trou noir de Messier 87. Belle "image", plus dans son sens étymologique que son sens "photographique". Ce qui est dommage, c'est que le traitement médiatique de l'évènement se soit focalisé sur une brillante programmeuse ayant participé à la réduction de données... Dommage parce que c'est la conjonction du dispositif de synthèse d'ouverture (qui a bouleversé l'astronomie ces dernières décennies) et la progression exponentielle de la puissance de calcul scientifique qui ont permis, ensemble, de parvenir à cette prouesse.
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 {{:developpement:activites:qualification:blackhole20190410.jpg?400|}}
-Aussitôt cette "image" publiée, montrant sans ambiguïté l'horizon du cadavre obscur et son possible disque d'accrétion en rotation, beaucoup se sont rappelés une autre image, la première image (simulée cette fois) d'un disque d'accrétion autour d'un trou noir. Pour cela, il fallait revenir 40 ans en arrière avec un article publié en 1979 dans Astronomy & Astrophysics par un jeune astrophysicien, Jean-Pierre Luminet. Sur la dernière page de son article apparaissait la première image, image issue cette fois d'une expérience numérique.
+Aussitôt cette "image" publiée, montrant sans ambiguïté l'horizon du "cadavre obscur" et son possible disque d'accrétion en rotation, beaucoup se sont rappelé une autre image, la première image (simulée cette fois) d'un disque d'accrétion autour d'un trou noir. Pour cela, il fallait revenir 40 ans en arrière avec un article publié en 1979 dans Astronomy & Astrophysics par un jeune astrophysicien, Jean-Pierre Luminet. Sur la dernière page de son article apparaissait la première image, image issue cette fois d'une expérience numérique.
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-Il aura fallu 22 ans (un cycle solaire ;-) ) pour que ce programme en C serve de matrice à un autre programme permettant d'exploiter les deux révolutions technologiques majeures de ce 21e siècle en informatique : la multiplication des coeurs et l'exploitation des GPU comme accélérateur.
+Il aura fallu 22 ans (un cycle solaire ;-) ) pour que ce programme en C serve de matrice à un autre programme permettant ainsi d'exploiter les deux révolutions technologiques majeures de ce 21e siècle en informatique : la multiplication des coeurs et l'exploitation des GPU comme accélérateur.
 === Simuler l'image d'un trou noir, mais comment ? ===
-La méthode numérique pour construire cette image est aussi vieille que la génération d'images par ordinateur : le //[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Ray_tracing|lancer de rayons]]// (ou //raytracing//). Le principe consiste à "remonter le temps" : partir de chaque élément de l'image (ou de chaque pixel) et suivre son parcours jusqu'à sa "source". Chaque rayon peut intercepter une surface ou pas. Si non, le pixel est noir, si oui, le pixel a un "couleur" à définir par rapport à son point de contact. Si l'objet est bleu, le pixel sera bleu mais avec une intensité déterminée à partir de des lois physiques. La surface peut aussi être transparente et le rayon peut poursuivre sa route jusqu'à intercepter une autre surface.
+La méthode numérique pour construire cette image est aussi vieille que la génération d'images par ordinateur : le //[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Ray_tracing|lancer de rayons]]// (ou //raytracing//). Le principe consiste à "remonter le temps" : partir de chaque élément de l'image (ou de chaque pixel) et suivre son parcours jusqu'à sa "source". Chaque rayon peut intercepter une surface ou pas. Si non, le pixel est noir, si oui, le pixel a un "couleur" à définir par rapport à son point de contact. Si l'objet est bleu, le pixel sera bleu mais avec une intensité déterminée à partir des lois physiques. La surface peut aussi être transparente et le rayon peut poursuivre sa route jusqu'à intercepter une autre surface.
 Dans notre cas, les rayons ne sont pas des lignes mais suivent des "géodésiques de l'espace-temps", lesquelles sont des courbes dans un espace courbe. Il faudra donc estimer, pour chaque pixel, quelle est la trajectoire du rayon. 3 solutions s'offrent alors pour son origine :
-  * soit elle sort de la "zone" de nos objets (trou noir et disque), au delà du rayon externe : le pixel est noir
+  * soit elle sort de la "zone" de nos objets (trou noir et disque), au-delà du rayon externe : le pixel est noir ;
-  * soit elle rentre à un distance inférieure au rayon de Schwarzschild et ne peut en sortir : le pixel est noir (un peu le principe du trou noir, c'est que rien n'en sort en deça du fameux rayon de Schwarzschild)
+  * soit elle rentre à un distance inférieure au rayon de Schwarzschild et ne peut en sortir : le pixel est noir (un peu le principe du trou noir, c'est que rien n'en sort en deça du fameux rayon de Schwarzschild) ;
-  * soit elle intercepte le disque : le pixel est d'une intensité à définir à partir de l'intersection entre trajectoire et disque
+  * soit elle intercepte le disque : le pixel est d'une intensité à définir à partir de l'intersection entre trajectoire et disque.
 C'est comme cela que toutes les images par lancer de rayons sont construites.
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 ==== Loi de Moore & loi d'Ohm ====
-En électronique, les lois gouvernant le plus l'évolution technologique sont la loi de Moore et la loi d'Ohm.
+En électronique, les lois gouvernant le mieux l'évolution technologique sont la loi de Moore et la loi d'Ohm.
-La loi "commune" de Moore stipule que la "puissance" de traitement d'un circuit double tous les 18 mois. En fait, Moore n'a jamais proposé cette loi en l'état mais a proposé qu'un circuit intégrait chaque année deux plus de de transistors pour le même budget que l'année précédente. Il révisa en 1975 son énoncé en allongeant la période de doublement de transistors à deux années.
+La loi "commune" de Moore stipule que la "puissance" de traitement d'un circuit double tous les 18 mois. En fait, Moore n'a jamais proposé cette loi en l'état, mais a suggéré qu'un circuit intégrait chaque année deux plus de transistors pour le même budget que l'année précédente. Il révisa en 1975 son énoncé en allongeant la période de doublement de transistors à deux années.
-La loi d'Ohm décrit elle le comportement endémique d'un composant électrique à dissiper une partie de son énergie sous forme de chaleur quand un courant électrique le traverse. Si cette dernière loi est très utile pour nos bouilloires ou nos machines à laver, elle est plutôt gếnante lorsqu'il s'agit de composants électroniques, notamment les circuits électroniques présents dans tous nos équipements quotidiens.
+La loi d'Ohm décrit, elle, le comportement endémique d'un composant électrique à dissiper une partie de son énergie sous forme de chaleur quand un courant électrique le traverse. Si cette dernière loi est très utile pour nos bouilloires ou nos machines à laver, elle est plutôt gếnante lorsqu'il s'agit de composants électroniques, notamment les circuits électroniques présents dans tous nos équipements quotidiens.
 ==== 30 "systèmes informatiques" et un seul programme ====
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 Nous allons illustrer 5 révolutions technologiques de ces 30 dernières années en exécutant (presque) un même programme sur 30 "systèmes informatiques" différents : 16 d'entre eux seront des systèmes à base de processeurs traditionnels (un ou plusieurs CPU ou Central Processing Units), 13 à base de circuits graphiques (des GPU ou GPGPU pour Graphical Processing Units ou General Purpose GPU) et le 30ème sera le seul accélérateur de type MIC (Many Integrated Cores).
-Parmi les 16 processeurs testés, 11 Intel et 5 AMD, des modèles entre 1989 et 2018. Pour les processeurs Intel : 80386SX, 80486SX, 80486DX4, Pentium 4 Northwood, E5440, X5550, E5-2637v4, E5-2680v4, Gold 5122, Silver 4144 et W-2145. Pour les AMD : Amd5x86, K6-2, K7, AthlonX2, ThreadRipper 1950X. Leurs fréquence va de 25 MHz pour le plus lent à 3.7 GHz pour le plus rapide.
+Parmi les 16 processeurs testés, 11 Intel et 5 AMD, des modèles entre 1989 et 2018. Pour les processeurs Intel : 80386SX, 80486SX, 80486DX4, Pentium 4 Northwood, E5440, X5550, E5-2637v4, E5-2680v4, Gold 5122, Silver 4144 et W-2145. Pour les AMD : Amd5x86, K6-2, K7, AthlonX2, ThreadRipper 1950X. Leurs fréquences vont de 25 MHz pour le plus lent à 3.7 GHz pour le plus rapide.
 Pour la panoplie des GPU, nous avons 5 générations successives de circuits graphiques de gamer Nvidia de 2013 à 2019 avec les cartes GTX 560 Ti, GTX 780 Ti, GTX 980 Ti, GTX 1080 Ti, RTX Titan. Pour les circuits Nvidia graphiques "dédiés" au calcul, nous avons 5 générations Tesla : C1060, M2090, K40m, P100, V100. Pour les AMD, nous avons les trois dernières générations : Nano Fiji, Vega 64 et Radeon VII. A ces 13 accélérateurs de type GPU s'ajoute le Xeon Phi Intel 7120P.
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 ==== Echantillon de machines pertinent pour la loi de Moore ? ====
-Comme premier travail cherchons d'abord à vérifier si notre échantillon de processeurs informatiques "respecte" la loi de Moore. Ce premier travail de bibliographie n'est pas si anodin que cela.
+Notre premier travail consiste d'abord à vérifier si notre échantillon de processeurs informatiques "respecte" la loi de Moore. Ce premier travail de bibliographie n'est pas si anodin qu'il y paraît.
-En effet, avant 2010, tout allait bien : d'un côté, tous les processeurs sont bien documentés et la base de données Ark d'Intel publiait sans souci le nombre de transistors sur ses sockets de processeurs. Ainsi, nous apprenons que le E5440 dispose de 810 millions de transistors et le X5550 de 731 millions. Nous pouvons être surpris de voir le nombre de transistors baisser alors que le nombre de coeurs est identique, surtout que ce dernier embarque le contrôleur mémoire alors que son aîné avait cela sur son processeur. Ceci illustre un élément intéressant, lequel apparaît nettement si nous regardons une photographie de la lithographie d'un processeur : la mémoire cache "occupe" une surface imposante des processeurs, et donc un nombre croissant de transistors : autour de 40% pour le E5440 et 30% pour le X5550. A partir de la génération suivante, Westmere, Intel est beaucoup moins prolixe sur le nombre de transistors et les informations deviennent de plus en plus difficiles à trouver avec la croissance du nombre de coeurs. Etablir une relation entre le nombre de coeurs et le nombre de transistors, pour une génération donnée de processeur, tient de l'ingenérie inverse : des informations fragmentaires sont à dénicher sur des sites spécialisés, en les recoupant, et, surtout, en sachant résoudre des systèmes d'équations ! Ce sont donc des estimations pour certains d'entre eux.
+En effet, avant 2010, tout allait bien : d'un côté, tous les processeurs sont bien documentés et la base de données Ark d'Intel publiait sans souci le nombre de transistors sur ses sockets de processeurs. Ainsi, nous apprenons que le E5440 dispose de 810 millions de transistors et le X5550 de 731 millions. Nous pouvons être surpris de voir le nombre de transistors baisser alors que le nombre de coeurs est identique, d'autant plus que ce dernier embarque le contrôleur mémoire alors que son aîné en était dépourvu. Cela illustre un élément intéressant, lequel apparaît nettement si nous regardons une photographie de la lithographie d'un processeur : la mémoire cache "occupe" une surface imposante des processeurs, et donc un nombre croissant de transistors : autour de 40% pour le E5440 et 30% pour le X5550. A partir de la génération suivante, Westmere, Intel est beaucoup moins prolixe sur le nombre de transistors et les informations deviennent de plus en plus difficiles à trouver avec la croissance du nombre de coeurs. Etablir une relation entre le nombre de coeurs et le nombre de transistors, pour une génération donnée de processeur, tient de l'ingénierie inverse : des informations fragmentaires sont à dénicher sur des sites spécialisés, en les recoupant, et, surtout, en sachant résoudre des systèmes d'équations ! Ce sont donc des estimations pour certains d'entre eux.
 Ainsi, nous avons 275000 transistors pour le 80386SX, le 80486SX est le premier à dépasser le million, le K6-2 approche les 10 millions. Le milliard n'est dépassé qu'en associant 2 E5440 Harpertown et le plus "lourd" reste le ThreadRipper hébergeant près de 10 milliards de transistors.
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 A la représentation de l'évolution du nombre de transistors des "systèmes processeurs", nous ajoutons leur évolution en fréquence. Nous avons ajouté la "fréquence turbo". Cette fréquence est très significative pour les processeurs récents, représentant jusqu'à 40% de la fréquence nominale. Elle est essentiellement exploitée pour les tâches non parallélisées.
-Une représentation logarithmique permet de saisir la progression géométrique du nombre de transistors. Pour la fréquence, elle suit aussi une progression géométrique mais, en 2005, s'arrête, régresse et repart légèrement à la hausse. Avec une méthode de régression de type moindre carrés, tâchons de retrouver les "lois" qui gouvernent ces droites.
+Une représentation logarithmique permet de saisir la progression géométrique du nombre de transistors. Pour la fréquence, elle suit aussi une progression géométrique mais, en 2005, elle s'arrête, puis régresse et repart légèrement à la hausse. Avec une méthode de régression de type "moindres carrés", tâchons de retrouver les "lois" qui gouvernent ces droites.
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 Pour le nombre de transistors, si nous exprimons cette loi par ''Transistors(Y)=exp(a*Y+b)'', nous trouvons que ''a'' vaut ''0.342'' et ''b'' vaut ''-667''. Si nous cherchons le temps qui sépare le doublement du nombre de transistors par cette loi, nous effectuons le calcul ''ln(2)/a'' et nous trouvons ''2.02'', soit 2 à 1% près ! Effectivement, nous retrouvons la loi selon laquelle l'intégration de transistors sur un support double tous les deux ans : la loi de Moore. Petit détail comique : si nous cherchons quand le nombre de transistors était égal à l'unité (par ''-b/a''), nous tombons sur 1951 (seulement 3 ans après l'invention du transistors :-).
-Quant est-il de l'évolution de la fréquence ? Nous constatons 2 périodes successives : une première suit une loi à peu près comparable de 1989 à 2004. En exprimant cette loi par un ''Frequence(Y)=exp(c*Y+d)'', nous trouvons ''c=0.307'' et ''d=-609''. La fréquence a donc doublé tous les 27 mois en moyenne durant cette période. Après, nous assistons à un léger replis sous les 3 GHz puis une réaugmentation ces toutes dernières années. Cette "brisure" est fondamentale : elle illustre comment l'effet Joule a stoppé net la progression de la fréquence alors que la miniaturisation des transistors se poursuivait. Les transistors devaient donc être exploité "autrement".
+Qu'en est-il de l'évolution de la fréquence ? Nous constatons 2 périodes successives : une première suit une loi à peu près comparable de 1989 à 2004. En exprimant cette loi par un ''Frequence(Y)=exp(c*Y+d)'', nous trouvons ''c=0.307'' et ''d=-609''. La fréquence a donc doublé tous les 27 mois en moyenne durant cette période. Ensuite, nous assistons à un léger repli sous les 3 GHz puis une réaugmentation ces toutes dernières années. Cette "brisure" est fondamentale : elle illustre comment l'effet Joule a stoppé net la progression de la fréquence, alors que la miniaturisation des transistors se poursuivait. Les transistors devaient donc être exploités "autrement".
 Toujours est-il que cette simple représentation montre que notre échantillon est bien pertinent : il respecte la loi de Moore et nous montre cette "transition" en 2004 sur la fréquence. Reste maintenant à exécuter notre code.
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 ==== Quelles révolutions informatiques ces 30 dernières années ? ====
-Il ne suffit pas de disposer de plus de transistors sur un processeur pour augmenter sa capacité de traitement. Cependant, cette croissance complémentaire va permettre d'intégrer directement dans le circuit des éléments qui ne s'y trouvaient pas, ou seulement dans des architectures "confidentielles" pour l'époque. Voici les 5 (r)évolutions que nous avons choisies :
+Il ne suffit pas de disposer de transistors en plus sur un processeur pour augmenter sa capacité de traitement. Cependant, cette croissance complémentaire va permettre d'intégrer directement dans le circuit des éléments qui ne s'y trouvaient pas, ou seulement dans des architectures "confidentielles" pour l'époque. Voici les 5 (r)évolutions que nous avons choisies :
   * intégration systématique d'une unité de calcul en virgule flottante, la FPU (ou Floating Point Unit)
   * exploitation de l'architecture RISC en interne au processeur
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 Chacune de ces révolutions sera illustrée par un avant et un après :
-  * Intégration FPU. Avant : le 30386SX et le 80486SX. Après le 80486DX4 et le Amd5x86
+  * Intégration FPU. Avant : le 30386SX et le 80486SX. Après : le 80486DX4 et le Amd5x86 ;
-  * Exploitation RISC et vectorisation. Avant : les précédents. Après : le K6-2
+  * Exploitation RISC et vectorisation. Avant : les précédents. Après : le K6-2 ;
-  * Multiplication des coeurs. Avant : les précédents. Après : le Northwood P4 et le AthlonX2
+  * Multiplication des coeurs. Avant : les précédents. Après : le Northwood P4 et le AthlonX2 ;
   * Manipulation des GPU. Avant : tous les processeurs. Après : 10 ans d'évolution de GPU et GPGPU.
 === Conditions expérimentales et exécution du code ===
-C'est un même code que nous allons exploiter mais ce dernier propose un certain nombre d'options. Parmi ces options, nous avons
+C'est un même code que nous allons exploiter mais ce dernier propose un certain nombre d'options. Options parmi lesquelles, nous avons :
-  * la masse (en fait, un trou noir statique n'est défini "que" par ce paramètre)
+  * la masse (en fait, un trou noir statique n'est défini "que" par ce paramètre) ;
-  * la taille de l'image générée
+  * la taille de l'image générée ;
-  * les rayons intérieur et extérieur du disque de plasma
+  * les rayons intérieur et extérieur du disque de plasma ;
   * l'inclinaison de l'observateur par rapport au disque
   * la nature de l'émission du plasma :
-    * émission monochromatique, noté Mono, irréaliste mais instructive
+    * émission monochromatique, noté Mono, irréaliste mais instructive,
-    * émission de corps noir, noté BB, plus réaliste
+    * émission de corps noir, noté BB, plus réaliste.
 En fonction de la performance et de la mémoire disponible dans chaque système.
+=== Eléments de sortie ===
+Ces simulations ont pour objectif de "montrer" quelle serait l'apparence d'un disque d'accrétion gravitant autour d'un trou noir. Cependant, ce n'est pas une mais deux images que nous allons synthétiser :
+  * la première en **[https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9calage_vers_le_rouge|z]]**
+  * la seconde en **[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Flux_lumineux|flux]]**
+Si le programme originel ne "produit" qu'une image en niveaux de gris normalisés sur la valeur maximale, le programme en Python exploite des "fausses couleurs" de manière équivalente à celle produite en avril dernier.
+Voici une image en **décalage spectral** en fausses couleurs, pour un observateur situé 10° au dessus du disque.
+{{ :developpement:activites:qualification:trounoirz_trajectopixel_device0_casimir_20191217_104144.png?500 |}}
+Voici une image en **flux** dont l'émission du disque est une **raie monochromatique** (une unique couleur).
+{{ :developpement:activites:qualification:trounoirf_trajectopixel_device0_casimir_20191217_104144.png?500 |}}
+Voici une image en **flux** dont l'émission est un **spectre de corps noir** (une distribution de couleurs).
+{{ :developpement:activites:qualification:trounoirf_trajectopixel_device0_casimir_20191217_104150.png?500 |}}
 === Intégration du calcul flottant dans le processeur ===
-Dès le premier IBM PC, Intel a proposé sur sa carte mère d'associer au processeur une unité spécialisée permettant d'effectuer les opérations classiques de calcul en virgule flottante : le [[https://en.wikipedia.org/wiki/Intel_8087|8087]] était ainsi associé au processeur [[https://en.wikipedia.org/wiki/Intel_8086|8086]]. Cette approche s'est poursuivie durant toutes les années 1980 sur les évolutions de ses processeurs, le 80286 puis le 80386. Il suffisait d'ajouter un x87 (80287 ou 80387) pour "transformer des minutes en secondes".
+Dès le premier IBM PC, Intel a proposé sur sa carte-mère d'associer au processeur une unité spécialisée permettant d'effectuer les opérations classiques de calcul en virgule flottante : le [[https://en.wikipedia.org/wiki/Intel_8087|8087]] était ainsi associé au processeur [[https://en.wikipedia.org/wiki/Intel_8086|8086]]. Cette approche s'est poursuivie durant toutes les années 1980 sur les évolutions de ses processeurs, le 80286 puis le 80386. Il suffisait d'ajouter un x87 (80287 ou 80387) pour "transformer des minutes en secondes".
 Dans notre cas, nous allons exploiter 4 processeurs : deux sont dépourvus de coprocesseur flottant (le 80386SX à 40 MHz et le 80486SX à 25 MHz), deux en sont équipés (le 80486DX à 75 MHz et le Amd5x86 à 133 MHz).
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 {{:developpement:activites:qualification:8038680486.png?500|}}
-Nous constatons que la fréquence ne fait pas tout ! En effet, le 80386SX est à une fréquence presque 2 fois supérieure au 80486SX et pourtant le 80486SX l'emporte largement. Plus de transistors ont permis au 80486SX de multiplier par 2.5x la performance dans les deux cas.
+Nous constatons que la fréquence ne fait pas tout ! En effet, le 80386SX est à une fréquence presque 2 fois supérieure au 80486SX et pourtant le 80486SX l'emporte largement. D'avantage de transistors ont permis au 80486SX de multiplier par 2.5x la performance dans les deux cas.
 Si nous ajoutons d'abord le premier processeur de notre gamme à être équipé de FPU, le 80486DX4, le gain est très significatif :
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 Ainsi, nous pouvons, au travers de ces diverses simulations, identifier une troisième frontière. La première est la limite calculatoire (Compute-bound), la seconde est la limite d'échange mémoire (Memory-bound), la troisième est la limite d'échange périphérique (IO-bound).
-==== Comparaison totale ====
+==== Comparaison finale sur 30 ans de matériel informatique ====
-Temps est venu de replacer tous nos processeurs et accélérateurs, toutes natures confondues, et de les replacer sur un unique graphique, mais en fonction de leur année de commercialisation.
+Nous avions présenté, au début de notre analyse, la distribution des processeurs en fonction de leur année de sortie et de deux paramètres définissant chacun d'eux : leur nombre de transistors et leur fréquence. Cela nous avait permis de conclure que, finalement, nous disposions d'une bonne répartition permettant de revenir à la loi de Moore "statique". Plus loin, nous nous étions rendu compte que, malgré la progression en nombre de transistors, nos performances n'augmentaient pas en conséquence et qu'il fallait modifier le programme pour mieux en exploiter les transistors, répartis sur plusieurs coeurs : la parallélisation du code, d'abord en OpenMP puis en OpenCL, a ainsi permis de largement mieux exploiter ces processeurs récents.
+Temps est venu de comparer tous nos 30 processeurs et accélérateurs, toutes natures confondues, et de les replacer sur un unique graphique, mais en fonction de leur année de commercialisation.
 {{ :developpement:activites:qualification:performancesyear_bb.png?600 |}}
+Pour les simulations BB, Les triangles jaunes (programme OpenCL) se placent bien au dessus des carrés bleus (programme séquentiel) voire des losanges oranges (programme OpenMP). L'échelle étant logarithmique en ordonnée, nous voyons également émerger timidement quelques triangles verts (programme CUDA).
 {{ :developpement:activites:qualification:performancesyear_mono.png?600 |}}
+Pour les simulations Mono, la différence entre GPU et CPU est beaucoup plus marquée : les triangles verts (CUDA) se détachent beaucoup plus largement. Elément intéressant, ils assurent la continuité de progression en performance assurée, d'abord par les processeurs monocoeur (de 1989 à 2004), puis les multicoeurs (jusqu'à 2008) avant que les GPGPU (en OpenCL) ne proposent des performances supérieures.
+Ainsi, l'exploitation du GPU a eu, dans l'histoire de l'informatique, le même caractère "disruptif" que l'intégration systématique de l'unité en virgule flottante dans les processeurs dès 1993. Grâce à l'exploitation de ces derniers, la loi de Moore "dynamique" (celle sur une performance mesurée) reste encore valable.

developpement/activites/qualification/30ans1code.txt · Dernière modification: 2019/12/17 15:34 par equemene

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