Les composants de l'Ordinateur (Matériels + Logiciels) : les pros de la souris leçon 01
Les processeurs graphiques sont généralement plus rapides que les processeurs tâches telles que les applications de productivité. Un plus grand nombre de serveurs exploitent désormais les capacités de traitement en parallèle des processeurs et des GPU pour améliorer les performances, en particulier en superordinateur. Le deuxième supercalculateur au monde, le système Tianhe-1A du National Supercomputer Center de Tianjin, en Chine, utilise les GPU Tesla de Nvidia et les processeurs Xeon d'Intel pour fournir 2,5 pétaflops de performance. et de sauvegarde]
Les nouveaux processeurs graphiques comprennent le Tesla K10, qui a commencé à expédier, et le Tesla K20, qui sera livré au quatrième trimestre. Les nouvelles puces sont basées sur l'architecture Kepler, et sont plus rapides et plus efficaces que l'ancienne architecture Fermi, qui était considérée comme gourmande en énergie. Nvidia a ajouté à Kepler une nouvelle technologie de virtualisation appelée VGX, qui virtualise le GPU et en fait une ressource qui peut être partagée par plusieurs processeurs et threads, a déclaré Jeff Brown, directeur général des solutions professionnelles. groupe à Nvidia. Nvidia a construit une unité de gestion de la mémoire dans le GPU, assurant un déploiement simple d'une machine virtuelle.
Les GPU ont été utilisés dans le passé pour la virtualisation. Par exemple, Nvidia et son concurrent Advanced Micro Devices ont offert des cartes graphiques professionnelles pour le déploiement du bureau virtuel Windows 7 à partir des serveurs vers les machines clientes.
La nouvelle technologie de virtualisation a des implications intéressantes dans la conception de serveurs et le déploiement de services cloud pour les clients légers et les périphériques tels que les tablettes, explique Dean McCarron, analyste principal chez Mercury Research.
La nouvelle technologie facilite également l'ajout de GPU aux environnements de serveurs généraux, a expliqué M. McCarron. Par exemple, un GPU virtualisé côté serveur sera capable de rendre un jeu haute définition et de le diffuser sur le cloud tout en profitant des fonctionnalités d'accélération GPU.
"Vous pouvez maintenant commencer à faire des choses intéressantes avec votre charge de travail
L'architecture VGX élimine quelques goulots d'étranglement majeurs qui empêchaient les systèmes hybrides (CPU et GPU) d'atteindre une puissance et une efficacité maximales, explique Dan Olds, directeur analyste chez Gabriel Consulting Group.
"Après la mise en œuvre complète de ces changements, les utilisateurs verront beaucoup plus de CPU, de GPU et donc d'utilisation globale du système, ce qui rendra encore plus convaincante l'histoire de l'hybride". Un hyperviseur VGX est connecté à des hyperviseurs Citrix ou VMware, et des cartes graphiques basées sur VGX peuvent être connectées aux connecteurs PCI-Express 3.0. Les fabricants de serveurs, y compris Dell, Hewlett-Packard, IBM et Cisco adoptent la nouvelle technologie VGX, a déclaré Nvidia Brown.
Les charges de travail multiples nécessitent des GPU dans les serveurs pour exécuter les programmes plus efficacement. Nvidia a introduit une nouvelle technologie appelée HybridQ pour améliorer le parallélisme et l'utilisation des GPUs, a déclaré Sumit Gupta, directeur principal de la Tesla Business Unit.
Le GPU permet d'exécuter plusieurs tâches simultanément et plus efficacement grâce à un ordonnanceur matériel
Une partie de la conception du processeur implique un planificateur qui s'assure que la charge de travail et ses branches sont traitées correctement. Ce type de capacité n'était pas présent dans les unités de traitement parallèles, et la mise en œuvre de HybridQ par Nvidia augmentera les performances du GPU, dit McCarron de Mercury Research.
Le GPU a déjà beaucoup de capacités CPU et l'HybridQ les rapproche caractéristiques, a déclaré McCarron. Selon M. McCarron, la technologie HybridQ peut être appliquée à un certain nombre de tâches telles que la dynamique des fluides computationnelle, la bioinformatique, le séquençage du génome et la simulation de circuit, Gupta. m'a dit. Les programmeurs n'ont pas à apporter de modifications au code pour bénéficier de la technologie HybridQ et la technologie est compatible avec le framework CUDA de Nvidia, ce qui permet aux programmeurs d'écrire des programmes hautement parallèles.
HybridQ sera livré avec le Tesla K20 serveurs haut de gamme et sera disponible au quatrième trimestre.
Agam Shah couvre les PC, tablettes, serveurs, puces et semi-conducteurs pour IDG News Service. Suivez Agam sur Twitter à @agamsh. L'adresse e-mail d'Agam est [email protected]
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