Comment utiliser un GPU pour réduire les temps de calcul ?

Un GPU désigne une unité de traitement graphique. Ce composant matériel se révèle nécessaire en matière d’infographie. Il est généralement installé dans les ordinateurs de bureau, les ordinateurs portables, les tablettes, les consoles de jeu, etc. Son rôle consiste à gérer les tâches de traitement de calcul. Mais, comment s’en servir pour réduire les temps de calcul ? Éléments de réponse ici.

Le rôle d’un GPU

Un GPU est un composant matériel qui demeure important pour accélérer le processus de création et de rendu de l’infographie. Généralement, l’utilisation des GPUs permet des calculs de haute performance. Ils sont composés de très petits processeurs, mais performants. Ces derniers permettent de gérer le calcul en parallèle au lieu de procéder par un calcul en série par CPU.

Il faut savoir que c’est grâce à cette unité de traitement graphique qu’un ordinateur améliore la qualité des images, des vidéos et des animations. En effet, les ordinateurs portables et les ordinateurs de bureau s’en servent pour améliorer les performances vidéo, surtout pour les jeux vidéo à forte intensité graphique. Le GPU améliore également les performances des logiciels de modélisation 3D.

D’autre part, la technologie d’accélération GPU est aussi utilisée pour exécuter des algorithmes d’apprentissage automatique. Elle joue ce rôle dans les jeux haut de gamme, les drones, les voitures autonomes, les applications d’imagerie médicale et de gestion multimédia.

 Les différents types de courants de GPU

Il existe deux grands types de GPU : la carte graphique dédiée et l’unité de traitement graphique intégrée.

La carte graphique dédiée

La carte graphique dédiée est aussi appelée carte vidéo. Elle est composée d’une puce de traitement graphique et d’une RAM dédiée qui convient aux charges graphiques très lourdes. Le guide pour remplacer une carte graphique sur un PC de bureau est très simple à suivre. Il faut juste insérer la carte dans un emplacement d’extension de la carte mère située près de l’unité centrale de traitement (CPU).

Ensuite, il faut la brancher à l’alimentation et installer les pilotes. À noter qu’il est possible d’installer plusieurs GPUs sur un même ordinateur. En outre, chaque utilisateur peut mettre à niveau ou remplacer une carte graphique dédiée à condition que la carte mère de son ordinateur possède un slot d’extension. Cela peut être un PCI Express ou un Port graphique accéléré.

Par ailleurs, il convient de préciser que les laptops dotés de GPUs dédiés n’ont pas les mêmes types de GPU. Généralement, ils possèdent une simple puce liée à la carte mère. Ce type est difficile à mettre à niveau ou à remplacer. La raison : ces GPUs sont souvent bridés en puissance dans le but de maintenir la température de l’appareil sous contrôle.

L’unité de traitement graphique intégrée

L’unité de traitement graphique intégrée ou IGPU est directement construit sur la carte mère elle-même. Elle désigne une puce informatique semblable à un processus. À cet effet, elle peut parfois jouer le rôle de processeur et carte graphique. À la différence du premier type de GPU, elle ne possède pas de RAM dédiée. Elle se sert donc d’une partie de la RAM de l’ordinateur pour fonctionner. Il faut savoir que les nouvelles générations de GPU intégré sont très performantes.

 L’importance des GPUs dans le calcul des données

Le calcul par le GPU désigne une méthode de calcul qui se base sur le processeur graphique en parallèle du CPU. Cela permet de rendre plus rapides et performantes les applications professionnelles de science, d’analyse, d’ingénierie, de production et d’entreprise. En d’autres termes, il accélère les portions de code les plus lourdes en ressources de calcul. Ainsi, les applications fonctionnent avec plus de performance.

Aujourd’hui, les accélérateurs GPU apparaissent indispensables dans le secteur de l’industrie. Ainsi, la majorité des centres de données à basse consommation s’en servent pour améliorer les performances de leurs applications.

Par ailleurs, il faut déterminer la différence qui existe entre un CPU et un GPU. Cela permet de comprendre la manière dont les GPU réduisent le temps de calcul. Pour effectuer un traitement en série, les CPU utilisent un petit nombre de cœurs optimisés. Quant aux GPU, ils se basent sur des milliers de cœurs adaptés au traitement de plusieurs tâches à la fois. D’ailleurs, plusieurs applications de pointe intègrent déjà le calcul par le GPU.

Les GPU sont désormais très utilisés dans la Data Science, car plusieurs opérations mathématiques utilisées en Machine Learning sont très parallélisables. Les GPUs ont par exemple permis la création des réseaux de neurones d’intelligence artificielle. Cela explique pourquoi l’intelligence artificielle moderne possède une grande capacité de traitement de grands volumes de données en parallèle. Les GPUs ont contribué considérablement à l’essor des nouvelles technologies grâce au hardware spécialisé.

Alexandre Hounpkevi

Rédacteur web depuis de nombreuses années,
Je suis avant tout un passionné du monde de l’entreprenariat.
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