NVIDIA intensifie sa stratégie HPC avec des avancées dans les GPU et les puces ARM

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Le spécialiste du GPU Computing NVIDIA lance de nouveaux outils de programmation parallèle et lève un peu plus le voile sur sa stratégie ARM+GPU.

CUDA à l’attaque des ARM

La firme vient de publier les résultats de son dernier trimestre : 1,07 milliard de dollars de chiffre d’affaires. Une valeur en hausse de 26,3 % depuis 2010. Le Tegra 2 a sans conteste eu un rôle important à jouer dans ces bons résultats. La sortie récente du Tegra 3 devrait confirmer cette tendance.

Nvidia ne compte pas s’arrêter là. La société a en effet annoncé dès janvier 2011 son intention d’investir rapidement les marchés des PC de bureau, des serveurs et des supercalculateurs avec des composants ARM conçus à cet effet. Les puces de cette nouvelle famille intégreront des cœurs ARM et un puissant GPU.

Dans l’attente, des solutions de test commencent à poindre leur nez. L’Italien Seco propose ainsi une carte de développement qui sera prochainement adaptée pour proposer un processeur Tegra 3 et un GPU NVIDIA. Le tout sera livré avec une mouture ARM de CUDA. Cette carte permettra de mettre en valeur l’efficacité énergétique combinée des deux technologies. Arrivée prévue au premier semestre 2012.

Notez que la firme ne souhaite pas encore fournir de roadmap concernant les futurs composants du « Project Denver ».

Un premier supercalculateur à base de puces ARM

Sous l’impulsion du BSC (Barcelona Supercomputing Center), un premier supercalculateur à base de technologies ARM est en train de voir le jour. La machine de test du projet Mont-Blanc comprend actuellement des GPU pilotés par 256 processeurs ARM.

Une première étape pour cette initiative de grande envergure, qui vise à proposer dès 2014 des clusters capables d’afficher une efficacité énergétique quatre à dix fois supérieure à celle des modèles actuels. Sachant que la puissance électrique de ces machines se compte aujourd’hui en mégawatts, on comprend pourquoi le BSC souhaite accélérer la transition vers le couple ARM+GPU.

À plus long terme, une réduction de la consommation électrique d’un facteur allant de 15 fois à 30 fois a été évoquée. Objectif, fournir un supercalculateur d’un exaflops avec une consommation de 20 MW soit 50 gigaflops/watt, contre 1,7 gigaflops par watt pour les meilleurs clusters actuels.

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