HPC : « Le MIC d’Intel n’apportera pas de réel avantage face aux GPU » (NVIDIA)

Steve Scott est le CTO de l’unité Tesla chez NVIDIA. Il vient de publier un billet sur le blogue de la firme. Son objectif : faire le point sur le MIC (Many Integrated Core) d’Intel et expliquer que, non, il ne constitue pas un danger pour les GPU.

De danger nous n’en avions pas vu jusqu’alors, les GPU étant bien acceptés au sein des supercalculateurs. Lors d’un entretien téléphonique, Steve Scott nous explique toutefois que les utilisateurs de ces machines commencent petit à petit à se poser des questions concernant la future offre d’Intel. D’où cette mise au point.

Le MIC n’apportera pas de réel avantage

Steve Scott nous explique tout d’abord l’intérêt des GPU dans le monde du HPC (High Performance Computing). « Le rapport puissance sur énergie consommée n’est pas favorable aux processeurs classiques », précise-t-il. GPU, FPGA… et MIC ont donc l’avenir devant eux.

Avec le MIC, Intel avance deux points clés : la compatibilité x86 et un fonctionnement simplifié du code existant. Nous pouvons d’ores et déjà éliminer le premier, le code étant aujourd’hui écrit dans des langages de haut niveau (C, C++, etc.) avec peu d’assembleur. Steve Scott se charge de balayer le second : si le code MPI ou OpenMP peut fonctionner directement sur le MIC, les performances seront peu avantageuses.

L’approche qui permettra de tirer la quintessence du MIC sera similaire à celle utilisée pour les GPU. Les avantages tirés de cette architecture fondent ainsi au soleil. Pire, Steve Scott souligne la capacité de cette solution à monter en charge. Que se passera-t-il quand plusieurs MIC seront utilisés simultanément. Un cas de figure ou Intel devra encore faire ses preuves.

Du calcul parallèle massif pour les utilisateurs occasionnels ?

Si les scientifiques ne voient pas de réel avantage à utiliser le MIC d’Intel, les développeurs et entreprises peu au fait des techniques HPC pourraient y voir un intérêt. Programmer le MIC de façon « relativement classique » reste en effet une option possible, même si cela revient à en sacrifier une grande partie de la puissance de traitement.

Steve Scott précise toutefois qu’avec le standard OpenACC, la programmation des GPU devient elle aussi de plus en plus facile. OpenACC n’est actuellement accessible qu’au sein d’outils commerciaux, mais NVIDIA indique travailler activement à son intégration au sein de solutions de développement open source, tel le GCC.