Quel type de supercalculateur choisir ? Voilà la question que doivent aujourd’hui se poser de nombreux scientifiques et industriels.
Il est vrai que plusieurs technologies sont en lice. À commencer par l’utilisation de processeurs classiques. Les clusters obtenus sont faciles à exploiter et à entretenir.
Autre voie, l’approche IBM, qui consiste à concevoir des puces basse-consommation adaptées au monde du HPC. Les concepteurs de puces ARM devraient lui emboiter le pas avec l’arrivée prochaine de composants 64 bits.
Dernière solution, l’utilisation d’accélérateurs. Ici, nous trouvons trois offres principales : les GPU, qui sont très abordables, mais dont il est malaisé de tirer la quintessence ; les Xeon Phi, moins performants, plus chers, mais basés sur des technologies mieux maitrisées ; les FPGA, hyper performants, mais à la flexibilité quasi nulle.
Voici des informations de base qui vous permettront de mieux cerner les différentes offres.
Nous nous sommes appuyés sur les caractéristiques des clusters pétaflopiques du top500 des machines les plus rapides de la planète pour préciser les rapports « performance / énergie consommée » (indice important pour déterminer le coût d’exploitation) et « puissance utile / puissance brute » (qui traduit assez fidèlement la flexibilité de la machine).
Puissance brute exploitable :
Efficacité énergétique :
Les FPGA n’apparaissent pas dans la liste des clusters du top500, car ils sont trop spécialisés. Notez toutefois que leur efficacité énergétique est en générale maximale, la tâche à effectuer étant gravée en direct dans le silicium.
C’est l’architecture ARM qui est attendue au tournant. De fait, les puces ARM sont des processeurs classiques et bénéficieront donc d’une efficacité d’exploitation correcte. De plus, ils sont basse-consommation et pourront donc concurrencer les GPU. Enfin, ils sont abondants et donc peu chers à produire, ce qui en fera d’excellents concurrents des PowerPC spécialisés conçus par IBM pour ses supercalculateurs.
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