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Programmation parallèle, calcul scientifique et de haute performance (HPC) Discussion :

Le Japon annonce le projet de construction d’un supercalculateur d’une puissance de 130 pétaflops


Sujet :

Programmation parallèle, calcul scientifique et de haute performance (HPC)

  1. #21
    MikeRowSoft
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    Citation Envoyé par sazearte Voir le message
    C'est à dire ? tu parle des temps d’accès ou du partage de la mémoire, ou d'autre chose... ?
    Les analyses préalables de complexités des algorithmes a un si bas niveau ?

    J'ose même pas pensé au ratio complexité / efficacité.

    Citation Envoyé par marsupial Voir le message
    2- Les CPU servant de chef d'orchestre aux GPU/coprocessors
    C'est comme pour les chercheurs, il faut réservé du temps et ressources sur une période données. Cela dit les périodes avec un début mais pas de fin prédéfini sont quelques tolérés.
    Dernière modification par dourouc05 ; 28/11/2016 à 15h30.

  2. #22
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    Il faut intégrer comme paramètre les ressources énergétique constituant un frein au gain de puissance de calcul.
    Repeat after me
    Le monsieur lutte pour la défense des libertés individuelles et collectives

    Repeat after me...

  3. #23
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    Avatar de dourouc05
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    Citation Envoyé par patmaba Voir le message
    Est-ce que Developpez.com prévoit une future section AI ?
    Le site ne se construit que par sa communauté : si tu as des choses à proposer pour une telle rubrique, n'hésite pas . (Il y a déjà un forum, il faut y amener de l'activité, des gens qui posent des questions et y répondent ; du contenu, aussi, notamment avec des tutoriels, des FAQ, des traductions.)
    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt (tutoriels, FAQ, traductions) ou HPC ? Contactez-moi par MP.

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  4. #24
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    Citation Envoyé par sazearte Voir le message
    C'est à dire ? tu parle des temps d’accès ou du partage de la mémoire, ou d'autre chose... ?
    Pour le 1er de toute façon on peut pas y faire grand chose aujourd'hui, la ram c'est lent
    Pour le 2ieme les outils ont beaucoup évoluer, tous les OS permette (assez simplement) le partage de mémoire entre les nœuds de calcules, et avec cuda on peut maintenant unifier la mémoire cpu et gpu par exemple, après à charge au dev de placer certains variables efficacement.
    Pour un cas simple : une appli sur un PC de bureau (1 CPU; 2~8 cores; 4~16Go de RAM) -> 95% des problèmes de perf viennent de cache misses. Organiser les données correctement pour ne pas passer son temps à attendre la RAM (qui est lente), c'est dur.

    Maintenant avec des millions de cores, c'est encore plus dur (sans compter la bande passante limitée entre les différents cores, et la latence "énorme").

    La partie efficacité énergétique est la plus intéressante (IMO). Pour ça les CPUs sont super mauvais : ils sont beaucoup trop généralistes.
    Les GPUs/coprocesseurs sont meilleurs, mais restent très généraux.
    Un super-ordinateur dédié à un usage unique pourrait avoir une efficacité énorme (et donc une puissance énorme, vu que la consommation est le principal facteur limitant).

  5. #25
    Responsable Qt & Livres


    Avatar de dourouc05
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    Citation Envoyé par Iradrille Voir le message
    Pour ça les CPUs sont super mauvais : ils sont beaucoup trop généralistes.
    C'est pour ça qu'on parle de plus en plus de FPGA, donc des circuits reconfigurables. Même Intel envisage d'en intégrer dans certaines gammes à venir de Xeon (d'où son rachat d'Altera). Pour aller plus loin, il faudrait des puces vraiment conçues de zéro pour une utilisation donnée, sans possibilité de les reconfigurer, donc un superordinateur "jetable", en somme…
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  6. #26
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    En fait de nos jours un super ordinateur avec plus de Flops ne donne plus vraiment l'avantage technologique à un pays en particulier, par rapport à un autre. Les machines sont presque aussi puissantes et il vaut mieux des superordinateurs dédiés à des tâches bien précises, qu'un machin surpuissant en Flops non optimisé pour les tâches qu'elle fait tourner. Le reste n'est qu'une question de pub.

    Le ratio "GFlops par watt", atteint est la valeur intéressante à prendre en compte dans la course à la puissance, mais aligner des milliers de CPU/GPU pour avoir plus de GFlops et assurer leur maintenance est plus un défit économique que technologique...

    Les secteurs du deep learning et Big Data ont aussi poussé à la course aux GFlops, et en cela les GPU sont des champions, NVIDIA a par exemple dédié un département entier à des solutions de deep learning avec des monstres de calcul comme la DGX-1.

    En terme de vitesse pure et efficacité énergétique les machines à base d'unités hardware comme les FPGA et autres circuits câblés (ASIC,...) sont plus performants, mais moins intéressantes (pour le moment) au niveau programmation, évolution, et donc en coût final.
    Mais le potentiel est bien là, Intel a racheté l'année passée, Altera pour 17 milliards $, et à mon avis c'est pas pour faire joujou, Altera est entre autre un gros fabricant de chips câblés ASIC, FPGA etc. On peut imaginer un futur avec l'arrivée sur le marché des processeurs Hybrides CPU/FPGA voire CPU/GPU/FPGA.

    En outre, le Japon compte mettre ce superordinateur à la disposition des entreprises japonaises afin d’offrir à ces derniers une alternative encore plus performante de sorte qu'ils ne se tournent pus vers des entreprises étrangères telles que Google, Microsoft et bien d’autres entités pour effectuer leurs calculs de haute performance.
    Ben oui, c'est aussi une question de souveraineté et de géopolitique.

  7. #27
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    Peu de gens ont relevé l'évolution entre le Tianhe-2 et le Sunway TaihuLight. Le premier utilise des processeurs Xeon et des accélérateurs Xeon Phi. Le second, dernier détenteur du record, utilise des processeurs chinois ShenWei SW26010

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