Calcul GPU

Qu’est-ce que le calcul GPU ?

Le calcul GPU est le processus qui consiste à décharger l’unité centrale des besoins en traitement afin de fluidifier les résultats ou le multitâche en exécutant du code en parallèle.

Comment le calcul GPU est-il lié au deep learning et à l’IA ?

Le calcul GPU est devenu l’élément clé pour optimiser le deep learning, réduire le délai de rentabilisation (TTV), accélérer le traitement pendant le codage, améliorer la gestion des données, créer du contenu, concevoir des produits et obtenir une vue complète de l’analyse des données.

Ce processus multiforme et avantageux passe par le calcul parallèle. Lorsque les processeurs parviennent difficilement à traiter d’énormes volumes de données (autrement dit, le Big Data), le GPU intervient et fragmente les problèmes complexes en millions de tâches, facilitant ainsi la recherche de solutions en une seule fois. Le GPU exécute plusieurs niveaux de tâches consécutivement, ce qui libère les capacités de traitement normal du CPU et protège l’intégrité des deux systèmes en allouant des charges de travail spécifiques au processeur le plus efficace pour les réaliser. Le CPU et le GPU peuvent fonctionner ensemble dans un écosystème d’intelligence artificielle (IA), en contribuant de manière interchangeable à la résolution de problèmes.

Quelle est la relation entre les GPU et les CPU ?

Le mérite de la conduite du supercalcul revient aux GPU. Dans les situations où la vitesse élevée est un impératif pour le rendu de graphiques ou de contenu, ils sont essentiels. Le calcul GPU profite au processeur interne, permettant un traitement et un rendu accéléré des graphiques.

Cette alliance entre les processeurs graphiques et les unités centrales assure un système de traitement plus fluide, et un taux d’utilisation qui autrement serait inatteignable par un CPU seul. Les processeurs opèrent à des vitesses de traitement beaucoup plus élevées, et les GPU exploitent des fonctionnalités de traitement inégalées grâce au parallélisme.

Quels sont les avantages du calcul GPU ?

Intervenant comme un processeur complémentaire des CPU, les GPU augmentent de manière exponentielle la vitesse et les capacités de traitement d’un système. Les GPU accélèrent l’exécution des applications informatiques sur des données techniques et scientifiques, et sont encore plus efficaces lorsqu’ils sont intégrés aux CPU.

L’autre avantage des GPU est qu’ils allègent la charge du CPU en traitant des données répétitives en moindres éléments, répartis entre plusieurs processeurs, ce qui permet au calcul de se dérouler sans être entravé par le nombre illimité de problèmes qu’il est sommé de résoudre.

Outre la puissance de traitement, les GPU étendent la bande passante mémoire. Opérant des centaines de fois plus vite que les processeurs, les GPU permet l’automatisation et l’intelligence du machine learning et l’analyse de Big Data, car ils traitent des quantités massives de données via des réseaux neuraux. L’IA apprend alors des tâches profondément complexes qu’aucun scientifique des données n’aurait le langage requis pour les enseigner ou les traduire.

Les avantages supplémentaires sont, sans s’y limiter, les suivants :

  • Puissance de traitement supérieure
  • Stockage de mémoire/bande passante exponentiellement supérieur
  • Analyse de données robuste et analyse de l’IA et du ML
  • Progression rapide dans les domaines du jeu et du graphisme
  • Intégration facile dans les datacenters

Comment fonctionne le calcul GPU ?

La cible de l’informatique s’est déplacée pour intégrer et prendre en charge les exigences de calcul liées à ’IA et à la science des données. Ce travail est réalisé par des GPU. Les applications exécutées sur des processeurs sont accélérées à l’aide du calcul GPU, ce qui optimise les performances et la capacité de la charge de travail.

Le calcul GPU autorise une exécution très efficace des applications en déchargeant le CPU d’une série de tâches scientifiques et techniques de calcul. Les GPU traitent des milliers de tâches en quelques secondes grâce à leurs centaines de cœurs opérant en mode parallèle. Le traitement parallèle est un mode opératoire où les ensembles de données sont acheminés vers et traité par les cœurs d’un GPU et sont ainsi tous résolus simultanément. Les performances sont augmentées lorsque le GPU traite et traduit les données pendant que le CPU exécute les applications restantes.

Les informations issues de l’analyse de données ouvrent la voie à la résolution de problèmes et à l’augmentation des fonctionnalités grâce à l’utilisation du calcul GPU. La capacité du GPU à traiter et à trier rapidement d’énormes quantités de données permet aux responsables métier d’extraire rapidement et précisément des informations de leurs données et d’innover en conséquence.

HPE et le calcul GPU

Grâce à ses solutions d’infrastructure de calcul matérielles et logicielles, HPE est un partenaire fiable pour les entreprises. Fournisseur des solutions de pointe, HPE prend en charge l’informatique via des systèmes de calcul sur site, en colocation et Edge-to-Cloud. Nous proposons un choix variés de configurations prédéfinies. Qu’il s’agisse d’une solution d’analyse de Big Data, d’une infrastructure polyvalente ou d’une infrastructure modulaire optimisée, HPE est présent lorsque les sociétés et les institutions en ont le plus besoin.

Avec HPE Proliant apparaît une nouvelle base de calcul intelligente pour une utilisation en entreprise, offrant des capacités améliorées en matière de sécurité, d’automatisation et de puissance de traitement de calcul. Spécialement conçus pour une utilisation dans le cloud hybride, les serveurs Proliant accélèrent l’IA et consolident la gestion pour l’informatique.

Les systèmes HPE Apollo contribuent à l’ensemble en fournissant des fonctionnalités de supercalcul aux datacenters et aux applications d’IA. Les capacités de HPE Apollo créent des infrastructures qui soutiennent les charges de travail gourmandes en données et favorisent l’innovation par un accès basé sur l’intention et une analyse des problèmes les plus complexes au sein des données.

Structurées comme un cadre de paiement à l’utilisation, les solutions de calcul HPE peuvent évoluer selon les besoins, en intégrant les fluctuations normales et les hausses imprévisibles de la demande. Non seulement la croissance rapide détermine les besoins en capacité, mais les problèmes inattendus sollicitent des ressources, ce qui affecte davantage la capacité et l’efficacité de calcul. HPE propose des options de mise à l’échelle à la demande avec une mémoire tampon intégrée pour assurer une prise en charge complète.

Les ressources pour les solutions de calcul d’entreprise virtualisées peuvent être découvertes avec HPE GreenLake. Avec l’expérience HPE GreenLake, vous pouvez exploiter tous vos besoins de sécurité et de surveillance tout en gardant le contrôle des coûts avec un modèle de paiement à l’utilisation.