Les GPGPU de nouvelle génération augmentent l’efficacité énergétique d’un ordre de grandeur
Nous connaissons tous la loi de Moore et, dans une moindre mesure, les règles de réduction d’échelle de Dennard. En effet, la combinaison de ces principes veut que, chaque année, les progrès technologiques permettent le doublement du nombre de transistors sur une même surface sans pour autant augmenter leur consommation d’énergie globale. Cependant, depuis 2005, ce rythme est de plus en plus difficile à maintenir. Les transistors sont toujours plus petits, mais la consommation d’énergie augmente avec chaque nouvelle génération d’appareils. Au bout du tunnel se trouve le mur de l’énergie, où les processeurs consommeront trop d’électricité pour leur taille et brûleront tout simplement. Pour contourner le problème, les ingénieurs ont utilisé des processeurs multi-cœurs. Ce faisant, ils ont créé un autre mur, à savoir le mur de la programmabilité. Ce mur rend le développement d’un logiciel capable d’obtenir plus d’énergie des processeurs parallèles particulièrement difficile. Mais comment briser ces murs? C’est la question à un million de dollars à laquelle le projet EXAFLOW tente de répondre. Pour le professeur Yoav Etsion, coordinateur du projet pour l’Institut israélien de technologie, « Briser les murs de l’énergie et de la programmabilité sont deux efforts interdépendants». «Le mur de l’énergie nous oblige à concevoir de nouveaux modèles informatiques et de nouveaux processeurs qui seront plus efficaces que le modèle von Neumann, vieux de plus de 70 ans, tandis que le mur de la programmabilité nous oblige à veiller à ce que ces nouveaux modèles informatiques soient faciles à utiliser et à programmer.» Pour y parvenir, l’équipe du professeur Etsion a conçu un nouveau type de processeur. Cette conception repose sur le paradigme de programmation Instruction Unique, Multiples Fils d’Exécution (SIMT) qui a émergé des accélérateurs graphiques (GPU) comme ceux de NVIDIA et d’AMD, et qui a débouché plus tard sur les GPGPU. «Le projet EXAFLOW a pour objectif de repenser la manière dont nous concevons les GPGPU. Nous voulions reconcevoir fondamentalement le processeur lui-même autour du modèle de programmation, et non l’inverse. En effet, nos derniers résultats en date montrent que notre processeur surpasse largement les GPGPU tout en offrant une efficacité énergétique d’un tout autre ordre de grandeur», s’enthousiasme le professeur Etsion. Le secret de cette meilleure performance réside dans l’utilisation du modèle d’exécution de «flux de données», un modèle vieux de 50 ans, qui n’avait pas encore été utilisé pour exécuter du code simultané (parallèle). Le flux de données exécute les instructions dès que leurs dépendances sont remplies. Cela contraste avec les architectures von Neumann qui exécutent des instructions lorsqu’elles arrivent en haut du flux, indépendamment de leurs dépendances. Etsion établit la comparaison avec les ampoules à incandescence en ce qui concerne l’efficacité énergétique. Les ressources fonctionnelles, par rapport aux GPGPU standard, sont les mêmes, mais elles sont câblées différemment pour permettre la communication directe des valeurs intermédiaires entre les unités fonctionnelles. Cela permet d’utiliser la structure de calcul à presque 100 %. «Nous utilisons deux variantes de flux de données ("statique" et "dynamique") au moment de l’exécution, pour extraire le parallélisme au niveau des instructions et exécuter des threads parallèles sans ordre. Chaque fois que l’instruction d’un thread est bloquée sur un accès mémoire long, les unités fonctionnelles continuent à calculer des instructions à partir d’autres threads. Enfin, comme les valeurs intermédiaires sont communiquées directement entre les unités fonctionnelles, nous n’avons pas besoin d’un fichier registre. Il s’agit d’une autre économie d’énergie importante», explique le professeur Etsion. En apportant la preuve qu’une rupture avec le modèle de von Neumann peut offrir de grands avantages en termes de rendement et de consommation d’énergie, le professeur Etsion espère inciter d’autres chercheurs à explorer de nouveaux modèles informatiques qui finiront par briser les murs de l’énergie et de la programmabilité. Son équipe et lui étudient actuellement les possibilités de commercialiser leur processeur et exploreront deux voies académiques différentes. «Tout d’abord, mon équipe s’attelle au développement de nouvelles architectures de processeurs basées sur le modèle de flux de données. Deuxièmement, nous développons un nouveau langage de flux de données pour la conception matérielle, ce qui rendra les concepteurs 10 fois plus productifs. Nous espérons être en mesure de les présenter dans un avenir proche», conclut le professeur Etsion.
Mots‑clés
EXAFLOW, GPGPU, von Neumann, flux de données, transistor, loi de Moore, règles de réduction d’échelle de Dennard, mur d’énergie, mur de programmabilité, multi-cœur, processeur, paradigme