GPU (Graphics Processing Unit)
Unité de traitement graphique
Qu’est-ce qu’une unité de traitement graphique (GPU)?
Une unité de traitement graphique (GPU) est un processeur conçu pour le calcul parallèle, capable d’effectuer simultanément un grand nombre d’opérations similaires. Les GPU ont d’abord été principalement conçus pour le rendu graphique. Ils utilisent le traitement parallèle pour accélérer les calculs mathématiques nécessaires à la génération des graphismes de jeux vidéo, des modèles 3D et des images numériques.
À mesure que les GPU sont devenus de plus en plus programmables, leurs applications se sont étendues au-delà du traitement graphique pour englober le calcul général. Cette approche, appelée calcul généraliste sur unité de traitement graphique (GPGPU), permet aux GPU de prendre en charge des charges de travail autres que graphiques qui nécessitent une puissance de calcul considérable.
Des composants graphiques des ordinateurs personnels aux processeurs puissants prenant en charge des charges de travail informatiques à grande échelle, les GPU ont largement dépassé leur rôle initial dans le rendu graphique. Aujourd’hui, ils constituent des ressources informatiques essentielles pour l’intelligence artificielle (IA) et le calcul haute performance (HPC).
Pourquoi les unités de traitement graphique sont-elles importantes et à quoi servent-elles?
Dans les applications grand public, les unités de traitement graphique servent principalement à rendre les graphismes des jeux, à effectuer le lancer de rayons et à traiter les effets visuels. Les unités de traitement graphique plus puissantes offrent généralement une expérience de jeu plus fluide à des résolutions et avec des paramètres graphiques plus élevés, ce qui permet aux joueurs de profiter d’environnements virtuels plus réalistes et immersifs.
Pour les créateurs de contenu professionnels, les unités de traitement graphique accélèrent la modélisation 3D, le rendu des animations, le montage vidéo et la production d’effets visuels, réduisant considérablement le temps nécessaire à la réalisation des projets créatifs. Les grandes équipes de production peuvent utiliser des stations de travail ou des serveurs de rendu dédiés pour traiter des charges de travail complexes, tandis que les petits studios peuvent tirer parti de fermes de rendu infonuagiques afin d’accéder à des ressources informatiques à la demande et d’améliorer leur efficacité de production.
Dans les environnements d’entreprise et de recherche, les unités de traitement graphique sont largement utilisées pour le calcul haute performance (HPC), les simulations scientifiques, l’analyse technique et le traitement de données à grande échelle. Comme ces charges de travail impliquent souvent un très grand nombre d’opérations mathématiques pouvant être exécutées simultanément, les unités de traitement graphique peuvent exploiter leurs capacités de traitement parallèle pour accélérer les calculs et les analyses complexes.
Avec les progrès rapides de l’IA, les unités de traitement graphique sont également devenues essentielles à l’entraînement et à l’inférence des modèles. Pendant l’entraînement, les grands modèles de langage (LLM), les modèles multimodaux et les modèles d’IA générative nécessitent souvent plusieurs unités de traitement graphique travaillant de concert pour traiter d’immenses jeux de données et charges de travail informatiques. Une fois ces modèles déployés, les unités de traitement graphique accélèrent également l’inférence, ce qui permet d’offrir une vaste gamme de services d’IA en temps réel.
De plus, l’émergence de l’IA de raisonnement et de l’IA agentique stimule la demande en ressources informatiques dédiées à l’inférence. Ces systèmes d’IA mettent souvent en œuvre des processus de raisonnement plus complexes, des tâches en plusieurs étapes et des appels répétés aux modèles, ce qui augmente les ressources informatiques nécessaires à l’inférence. Des unités de traitement graphique individuelles et des serveurs équipés d’unités de traitement graphique de catégorie entreprise aux grappes d’accélérateurs graphiques à grande échelle, les unités de traitement graphique sont devenues des ressources informatiques indispensables au cœur des usines d’IA modernes.
GPU ou CPU : quelle est la différence?
Les CPU et les GPU sont tous deux des processeurs, mais ils sont conçus pour différents types de tâches.
Les CPU utilisent un nombre plus restreint de cœurs polyvalents capables de traiter des instructions complexes, d’assurer le contrôle du système et de gérer des tâches qui évoluent rapidement. Les GPU utilisent un grand nombre de cœurs spécialisés pour exécuter des opérations similaires en parallèle.
Dans les systèmes d’IA, les GPU prennent généralement en charge l’entraînement et l’inférence des modèles, tandis que les CPU gèrent le traitement des données, les services applicatifs, le stockage et les entrées-sorties réseau, l’orchestration des modèles ainsi que les flux de travail d’IA agentique.
La question n’est donc pas simplement de choisir entre un CPU et un GPU, mais de déterminer avec quelle efficacité ils répartissent les charges de travail et échangent les données.
En savoir plus : CPU ou GPU : quel processeur vous convient?
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GPU ou carte graphique : quelle est la différence?
Un GPU est le processeur qui effectue les calculs, tandis qu’une carte graphique est un produit matériel complet conçu autour de ce GPU.
Dans les centres de données, les GPU peuvent plutôt prendre la forme d’accélérateurs PCIe, de modules GPU haute densité ou de plateformes intégrées de calcul accéléré. Dans les domaines de l’IA et du HPC, le terme GPU désigne donc un accélérateur de calcul, et non simplement un dispositif d’affichage graphique.
En plus du GPU, une carte graphique comprend généralement de la mémoire vidéo (VRAM), un circuit imprimé (PCB), un système d’alimentation, un système de refroidissement et des interfaces d’affichage. Dans les ordinateurs personnels, les GPU sont généralement proposés sous forme de cartes graphiques dédiées.
Dans les centres de données, les GPU peuvent plutôt prendre la forme d’accélérateurs PCIe, de modules GPU haute densité ou de plateformes intégrées de calcul accéléré. Dans les domaines de l’IA et du HPC, le terme GPU désigne donc un accélérateur de calcul, et non simplement un dispositif d’affichage graphique.
En quoi GIGABYTE est-elle utile?
Pour les particuliers, GIGABYTE propose des cartes graphiques basées sur NVIDIA et AMD au sein des gammes AORUS, GAMING, AERO et EAGLE, destinées au gaming, à la création assistée par l’IA et à la production de contenu, avec des options de refroidissement à air ou liquide.
L’accélération par GPU s’étend également aux ordinateurs portables GIGABYTE et AORUS. Des systèmes de gaming haute performance aux ordinateurs portables pour créateurs et aux PC IA, les GPU discrets prennent en charge non seulement le gaming, mais aussi la modélisation 3D, la production vidéo, l’IA générative et d’autres charges de travail d’IA locales.
Pour l’informatique d’entreprise, GIGABYTE propose une vaste gamme de plateformes de serveurs équipées de GPU et d’accélérateurs d’IA, prenant en charge différents fournisseurs, spécifications et formats, depuis les accélérateurs PCIe et les modules haute densité jusqu’aux plateformes d’informatique IA à grande échelle destinées à l’entraînement, à l’inférence, au calcul haute performance (HPC), aux jumeaux numériques et à la recherche scientifique.
Ces plateformes sont également utilisées dans le cadre de recherches scientifiques concrètes. Le CERN a déployé des serveurs GPU GIGABYTE pour prendre en charge l’analyse des données du Grand collisionneur de hadrons, tandis que l’observatoire Lowell a utilisé des systèmes GIGABYTE pour ses recherches sur les exoplanètes. L’informatique sur GPU a considérablement évolué, passant des premières charges de travail GPGPU sur serveur unique aux grands clusters interconnectés par des liaisons haute vitesse.
Pour les déploiements en usine d’IA, GIGAPOD intègre des serveurs GPU, la mise en réseau haute vitesse, le stockage, le refroidissement et GIGABYTE POD Manager (GPM), ce qui permet de faire évoluer l’informatique sur GPU, des systèmes personnels et des serveurs individuels jusqu’aux infrastructures d’IA à l’échelle d’une baie et d’un cluster.
