Les unit\u00e9s de traitement graphique, commun\u00e9ment appel\u00e9es GPU, font partie int\u00e9grante du monde num\u00e9rique moderne. En tant que composant essentiel d'un syst\u00e8me informatique, ils sont con\u00e7us pour manipuler et modifier rapidement la m\u00e9moire afin d'acc\u00e9l\u00e9rer la cr\u00e9ation d'images dans une m\u00e9moire tampon d'image destin\u00e9e \u00e0 \u00eatre sortie sur un p\u00e9riph\u00e9rique d'affichage. En termes plus simples, ils restituent des images, des animations et des vid\u00e9os sur votre \u00e9cran. Compte tenu de leur capacit\u00e9 \u00e0 effectuer des op\u00e9rations parall\u00e8les sur plusieurs ensembles de donn\u00e9es, ils sont de plus en plus utilis\u00e9s dans une vari\u00e9t\u00e9 de calculs non graphiques.<\/p>\n
Le concept de GPU a \u00e9t\u00e9 introduit pour la premi\u00e8re fois dans les ann\u00e9es 1970. Les premiers jeux vid\u00e9o comme Pong et Space Invaders n\u00e9cessitaient la cr\u00e9ation de mat\u00e9riel graphique pour afficher des images sur un \u00e9cran. Ceux-ci \u00e9taient rudimentaires par rapport aux normes actuelles, capables d\u2019afficher uniquement des formes et des couleurs simples. On attribue souvent \u00e0 NVIDIA le lancement du premier GPU, le GeForce 256, en 1999. Il s'agissait du premier appareil \u00e9tiquet\u00e9 comme GPU capable d'effectuer seul des op\u00e9rations de transformation et d'\u00e9clairage (T&L), ce qui relevait auparavant de la responsabilit\u00e9 d'un processeur.<\/p>\n
Au fil du temps, avec les progr\u00e8s technologiques et la demande croissante de meilleurs graphismes, le GPU a consid\u00e9rablement \u00e9volu\u00e9. Nous avons assist\u00e9 \u00e0 une progression depuis les acc\u00e9l\u00e9rateurs graphiques 2D \u00e0 fonction fixe vers les puces programmables extr\u00eamement puissantes utilis\u00e9es aujourd'hui, capables de restituer des environnements 3D r\u00e9alistes en temps r\u00e9el.<\/p>\n
Les GPU sont sp\u00e9cialement con\u00e7us pour \u00eatre efficaces dans les t\u00e2ches qui impliquent la gestion de gros blocs de donn\u00e9es en parall\u00e8le, telles que le rendu d'images et de vid\u00e9os. Ils atteignent cette efficacit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des milliers de c\u0153urs capables de g\u00e9rer des milliers de threads simultan\u00e9ment. En comparaison, un processeur typique peut avoir entre deux et 32 c\u0153urs. Cette diff\u00e9rence architecturale permet aux GPU d'\u00eatre plus efficaces dans des t\u00e2ches telles que le rendu d'images, le calcul scientifique et l'apprentissage en profondeur, qui n\u00e9cessitent d'effectuer la m\u00eame op\u00e9ration sur de grands ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n
Les GPU sont g\u00e9n\u00e9ralement divis\u00e9s en deux cat\u00e9gories\u00a0: int\u00e9gr\u00e9s et d\u00e9di\u00e9s. Les GPU int\u00e9gr\u00e9s sont int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 la m\u00eame puce que le processeur et partagent de la m\u00e9moire avec lui. D'autre part, les GPU d\u00e9di\u00e9s sont des unit\u00e9s distinctes dot\u00e9es de leur propre m\u00e9moire, appel\u00e9e RAM vid\u00e9o (VRAM).<\/p>\n
Le GPU se compose de diverses parties, dont une unit\u00e9 de m\u00e9moire, une unit\u00e9 de traitement et une unit\u00e9 d'entr\u00e9e\/sortie (E\/S). Au c\u0153ur de chaque GPU se trouve le Graphics Core, compos\u00e9 de centaines ou de milliers de c\u0153urs. Ces c\u0153urs sont ensuite regroup\u00e9s en unit\u00e9s plus grandes, souvent appel\u00e9es multiprocesseurs de streaming (SM) dans les GPU NVIDIA ou unit\u00e9s de calcul (CU) dans les GPU AMD.<\/p>\n
Lorsqu'une t\u00e2che arrive, le GPU la divise en sous-t\u00e2ches plus petites et les r\u00e9partit sur les c\u0153urs disponibles. Cela permet une ex\u00e9cution simultan\u00e9e de t\u00e2ches, ce qui entra\u00eene des d\u00e9lais d'ex\u00e9cution plus rapides par rapport \u00e0 la nature du traitement s\u00e9quentiel des processeurs.<\/p>\n
Les principales fonctionnalit\u00e9s des GPU modernes incluent\u00a0:<\/p>\n
Il existe deux principaux types de GPU\u00a0:<\/p>\n