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GPU-Tech dope vos applicatifs techniques au Stream Computing

Industrie et  Technologies
La PME nordiste profite des énormes capacités des processeurs graphiques pour les détourner de leur usage initial et y faire tourner des applications parallélisées dans les domaines du calcul scientifique et de l'image de synthèse.


GPU-Tech en bref :

Date de création : Juillet 2006
Fondateur : Philippe Biarnaix,
Lieu : Villeneuve d'Ascq (59)
Site : http://www.gpucomputing.eu/
Renseignements : 08 79 28 88 49 ou philippe.biarnaix@gputech.com

« Les cartes graphiques n'ont pas été conçues que pour faire du graphisme », estime Dave Orton, président d'ATI Technologies. Un avis que partage complètement Philippe Biarnaix, fondateur de GPU-Tech.

Il faut dire que cet ingénieur a développé de 1993 à 2004 les studios de création Voxel 3D, puis Beyong 3D, et, qu'à ce titre, il a programmé les cartes accélératrices 3D à l'aide de Pixel Shader et largement utilisé leurs possibilités dans le domaine des données flottantes, afin d'adapter les algorithmes de rendu-réaliste de ses logiciels sur ces GPU (Graphic Processor Unit). Algorithmes maintenant commercialisés sous le nom RT Square.

Ce savoir-faire de programmation sur GPU, encore appelé Stream Computing, a été reconnu et récompensé, puisque Philippe Biarnaix a gagné en 2005 & 2007 le concours Anvar du Ministère français de la Recherche et de l'Agence Nationale pour l'Innovation. GPU-Tech a aussi été reconnue comme l'une des meilleures start-up du Nord-Pas-de-Calais et a reçu des prêts financiers par LMI (Lille Metropole Initiative) et Nord Entreprendre. Cela a permis la création mi-2006 de GPU-Tech avec le support du fonds d'investissement Innovam, qui est entré au capital de la société pour une durée de 5 ans.

GPU-Tech propose son savoir-faire à la fois sous forme de prestation de services, pour porter sur des GPU des logiciels applicatifs dans les domaines du calcul scientifique intensif et de l'image de synthèse, ainsi que via la commercialisation de la plate-forme de développement (API) et des librairies EcoLib. Les 5 librairies actuellement disponibles couvrent :
  • - Calculs financiers de VaR et produits dérivés ;
  • - Génération de nombres aléatoires ;
  • - Calculs d'algèbre linéaire vectoriel et matriciel (BLAS) ;
  • - Résolution de systèmes d'équations linéaires (LAPACK) ;
  • - Traitement du signal.

Suivant les cas, l'accélération des logiciels applicatifs varie entre 10 et 50 fois et évite l'investissement dans des clusters, chers et voraces en énergie.

Il faut dire que la puissance énorme et sans cesse croissante des GPU est souvent sous-estimée. Les GPU sont actuellement et de loin, les processeurs les plus puissants du marché. Par exemple, une carte graphique du type ATI HD 2900 XT fournit une puissance de calcul de l'ordre de 500 Gflops (nombre de calculs de type flottant exprimé en milliards d'opérations par seconde). Un microprocesseur Intel Xeon Dual Core 5150, dédié aux clusters, délivre quant à lui, une puissance maximale d'environ 15 Gflops.

De même, au niveau de la consommation électrique, la comparaison entre ces deux références est aussi à l'avantage du GPU. Une ATI X1900 consomme 120 Watts et le Xeon Dual Core 5150, 80 Watts. Ce qui nous donne un ratio de 1,5 Gflops/Watt pour le GPU contre 0,19 Gflops/Watt pour le CPU.

Comme quoi la recherche sur le logiciel peut aussi contribuer au développement durable.

De plus, l'évolution des cartes graphiques est très rapide. Les progrès de l'électronique permettent d'augmenter la bande passante et l'intégration des microprocesseurs (jusqu'à 48 sur une seule carte actuellement). La puissance des pipelines graphiques s'accroît ainsi très rapidement. L'écart entre CPU et GPU ne cesse donc de croître. Une évolution qui ne peut être que favorable à GPU-Tech.

Jean-François Prevéraud

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