Introduction
Après avoir traité du sujet « Acquisition vidéo embarquée, capture et traitement d’images en environnement sévère » basés sur des GPGPU conformes aux normes mil std, voir ici : acquisition de traitement gpu embarqué, et Ecrin Systems gamme-topaze, intéressons-nous maintenant aux GPU, intégrés dans des calculateurs et serveurs industriels en domaines d’utilisation moins extrêmes.
Cas d’emplois :
Ils sont utilisés pour du processing graphique après des acquisitions vidéo multiformats ou des captures vidéo caméra -GigE vision-. Ils servent à des traitements, de l’encodage, décodage, du streaming, du calcul intensif etc... Les domaines scientifiques comme les instituts de recherche ou les universités en sont largement équipés.
Le CPU reste dans tous les cas indispensable à tous ces serveurs pour gérer l’ensemble des tâches nécessaires au bon fonctionnement de tous les logiciels du système informatique. Par contre, le GPU permet des calculs simultanés au CPU grâce à son architecture de traitement parallèle. Le GPU génèrera un rendu d’images plus rapidement.
Un panel de solutions
Pour répondre à cette demande et par le biais de nos partenaires, nous avons déjà tout un panel de solutions COTS prêtes à l’emploi, comme :
- le serveur 1U CB121-VL d’AIC, équipé de 2 processeurs de 2nd Gen Intel® Xeon® Scalable, présente 3 slots PCIe Gen3 X16 pour 3 cartes GPU additionnelles et 2 supports disques 2.5’’ SATA/NVMe extractibles. Voir : Datasheets AIC/CB121-VL
- la plateforme d’entrainement Intelligence Artificielle d’ADLINK avec la série de serveurs ALPS-4800. Elle propose 8 slots PCIe Gen3 GPGPU slots validés pour accélérateurs NVIDIA® Tesla® P100/V100, 2 processeurs Intel® Xeon® Scalable, et 8 supports disques SATA 6Gb/s 2.5" extractibles. Voir : Datasheets ADlink/ALPS-4800
- l’OPALE V2 de notre propre gamme de serveurs est la plateforme idéale pour recevoir de multiples cartes GPU. Voir les différents choix de fonds de panier et cartes mère : Datasheets/ECRIN/OPALE_V2-Series.pdf
Ces différents serveurs restent dans nos savoir-faire d’intégration, de gestion de la dissipation des calories, de maîtrise de leur pérennité et de maintien en conditions opérationnelles.
Les solution GPU, des puissances de calculs dantesques
À côté de cela, existent en France de super-applications demandant d’énormes ressources de calcul, matériels et logiciels. L’Université de Reims Champagne-Ardenne s’est dotée par exemple d’un supercalculateur de calcul régional ROMEO. C’est un ensemble de 115 serveurs équipés de 3220 cœurs processeur Intel Skylake, de 280 accélérateurs GPU Nvidia P100 SMX2 interconnectés par la technologie NVlink et de mémoire DDR4 à 2667 MT/s, pour capacité mémoire distribuée de 15,3To. Le tout est d’ailleurs refroidi par une solution de Direct Liquid Cooling.
De nombreux serveurs y ont été dédiés à des tâches d’Intelligence Artificielle.
Également, l’IDRIS du CNRS à Orsay sait proposer à la communauté scientifique un ensemble de 86 344 cœurs de calcul épaulés par 2 696 accélérateurs de type GPU par son supercalculateur Jean Zay. Il est utilisé par plus de 600 projets de recherche actuellement.
La puissance de calcul à disposition est dantesque. La quantité de données échangées et de calculs intensifs est immense. Leurs ressources et leurs puissances de calcul en font des centres à performances exceptionnelles. L’avenir de ces processeur GPU est très ouvert devant le dynamisme des fabricants NVIDIA et AMD qui ne cessent de proposer des GPU toujours plus dimensionnés.