Discover how GPU computing accelerates workloads in open source cloud environments. From machine learning to data analytics, explore the possibilities.
Les unités de traitement graphique sont arrivées sur la scène technologique comme moyen de faciliter et d'améliorer l'aspect d'affichage visuel des ordinateurs ; cependant, quelques décennies plus tard, leur contribution va bien au-delà du simple graphisme. Aujourd’hui, ils comptent parmi les composants essentiels de certains des supercalculateurs les plus rapides de 2018. Cela étant dit, les entreprises autres que les supercalculateurs ont également tout à gagner de l’application des GPU.
Le terme unité de traitement graphique (GPU) est devenu populaire pour la première fois dans les années 90 avec le développement de la Nvidia GeForce 256. Ce modèle est devenu le premier GPU disponible auprès du grand public à inclure du matériel T&L (Transform and Lighting) et à contenir un cache. Avance rapide jusqu’au début des années 2000, et le concept d’unité de traitement graphique à usage général (GPGPU) était en préparation. Cette expansion signifiait que les GPU ne seraient plus considérés uniquement pour l'interprétation et l'affichage des images. Au lieu de cela, il est devenu possible pour de nombreuses industries chargées de données d’apprécier et d’appliquer les GPU à des tâches traditionnellement gérées par le CPU.
Bien que certains des avantages de l’utilisation des GPU puissent varier selon les secteurs, quelques avantages centraux s’appliquent.
En raison de leur structure hautement parallèle, les GPU et les pipelines GPGPU sont capables de traiter des centaines de milliers de petits programmes à la fois. Pour les entreprises qui s'occupent de l'exploration de données, la capacité d'interpréter simultanément de grandes quantités de données peut faire la différence entre des jours et des minutes en termes de délais d'exécution. Cependant, dans l’environnement commercial actuel, le temps est un luxe et peut s’avérer l’une des ressources les plus coûteuses. Être capable d'influencer les délais d'exécution de manière aussi significative permet non seulement d'économiser les ressources de l'entreprise, mais peut également garantir l'optimisation des opportunités et des décisions commerciales.
Les GPU modernes utilisent des caches, des fichiers de registre, des tampons d'images et d'autres matériels qui augmentent leurs capacités et leurs performances. Ces variations permettent aux entreprises d'utiliser les GPU d'une manière adaptée à leurs besoins de traitement particuliers. Par exemple, grâce à leurs fichiers de registre volumineux, les GPU se différencient non seulement des CPU, mais peuvent également être plus efficaces lorsqu'ils tentent de réduire la latence de changement de contexte. L’avantage de pouvoir accéder aux données rapidement et sans interruption notable entre les tâches peut s’avérer inestimable pour les acteurs du domaine de l’apprentissage automatique.
Réduit les coûts
Compte tenu des avantages décrits ci-dessus, les GPU peuvent aider les entreprises à réduire considérablement leurs coûts. En accélérant les délais d’exécution, les GPU réduisent la durée d’utilisation des ressources de l’entreprise, ce qui entraîne des dépenses moins élevées. Ces délais d’exécution rapides signifient également que les entreprises ne doivent pas manquer d’autres opportunités commerciales, ce qui leur coûterait des revenus potentiels. Les dépenses peuvent également être réduites grâce à l'architecture flexible et parallèle des GPU, car ils sont capables d'effectuer le travail de plusieurs processeurs, tout en consommant moins d'énergie.Il existe de nombreux Avantages du GPU à récolter par ceux qui utilisent le cloud computing sous quelque forme que ce soit.
En effet, les unités de traitement graphique s'éloignent de leur objectif initial qui était de résoudre les problèmes graphiques. Aujourd’hui, nous les reconnaissons comme des solutions à une multitude de problèmes liés aux données dans divers domaines d’activité. Par exemple, les performances des supercalculateurs et le développement d’industries telles que la blockchain, le big data, l’IA, et par la suite, Apprentissage automatique et L'apprentissage en profondeur ont tous bénéficié de l’application de GPU de niveau entreprise. Avec la flexibilité, l'architecture parallèle et les fichiers de registre volumineux comme quelques-unes de leurs informations d'identification, Instances GPU ont beaucoup à offrir aux entreprises, quel que soit leur secteur d'activité.
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