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AMD utilise la technologie GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) de plusieurs manières pour améliorer les performances de ses produits, principalement via ses GPU Radeon et leurs piles logicielles associées comme ROCm :
* OpenCL et ROCm : AMD prend en charge OpenCL, un standard ouvert largement adopté pour l'informatique hétérogène, permettant aux développeurs d'écrire du code qui s'exécute à la fois sur les CPU et les GPU. ROCm (Radeon Open Compute Platform) est la plate-forme logicielle open source d'AMD qui fournit un environnement plus optimisé pour la programmation GPGPU sur les GPU Radeon, dépassant souvent OpenCL en termes de performances. Cela permet aux développeurs d'exploiter la puissance de traitement parallèle du GPU pour des applications allant au-delà du rendu graphique.
* HIP (Interface de calcul hétérogène pour la portabilité) : HIP est une couche logicielle conçue pour faciliter le portage du code CUDA (le langage de programmation GPGPU de Nvidia) vers ROCm. Cela permet aux développeurs qui ont investi dans le développement de CUDA d'intégrer relativement facilement leurs applications sur la plate-forme AMD, élargissant ainsi l'écosystème de logiciels accélérés par GPGPU disponibles sur le matériel AMD.
* Pilotes et bibliothèques optimisés : AMD optimise en permanence ses pilotes graphiques et les bibliothèques associées pour améliorer les performances des charges de travail graphiques et GPGPU. Ces optimisations incluent des éléments tels qu'une gestion améliorée de la mémoire, une exécution plus rapide du noyau et une meilleure utilisation des ressources GPU.
* Conception du matériel : L'architecture des GPU AMD eux-mêmes est conçue en pensant au GPGPU. Cela inclut des fonctionnalités telles que :
* De nombreuses unités de calcul : Les GPU disposent de nombreuses unités de traitement (unités de calcul) qui fonctionnent en parallèle, permettant un débit massif pour les tâches gourmandes en calcul.
* Bande passante mémoire élevée : De grandes quantités de mémoire à large bande passante sont cruciales pour que les applications GPGPU puissent transmettre efficacement les données aux unités de calcul.
* Interconnexions optimisées : Une communication efficace entre les différentes parties du GPU est essentielle au bon fonctionnement du traitement parallèle.
* Accélération des applications : Les capacités GPGPU d'AMD sont exploitées dans diverses applications, telles que :
* Apprentissage automatique : La formation et l'inférence des modèles d'apprentissage automatique sont considérablement accélérées grâce aux GPU AMD et au ROCm.
* Informatique scientifique : Les simulations, la modélisation et l'analyse de données dans des domaines tels que la physique, la chimie et l'ingénierie bénéficient de la puissance de traitement parallèle des GPU AMD.
* Encodage/décodage vidéo : La même puissance de traitement parallèle facilite l’encodage et le décodage rapides de la vidéo haute résolution.
* Modélisation financière : Les calculs financiers complexes sont considérablement accélérés.
Essentiellement, l'approche d'AMD en matière de GPGPU combine un écosystème logiciel robuste (OpenCL, ROCm, HIP) avec du matériel conçu pour le traitement parallèle afin de fournir une plate-forme compétitive aux développeurs cherchant à accélérer leurs applications à l'aide du calcul GPU. L'accent mis sur les normes ouvertes et les outils de développement vise à élargir l'adoption et l'utilisation de leurs GPU au-delà du rendu graphique traditionnel.
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