Les supercalculateurs ou des ordinateurs ultra puissants !

Vous êtes vous déjà demandé pourquoi nous créons des ordinateurs si puissants qu’ils aient besoin d’une salle entière pour abriter leurs processeurs ? Pourquoi ils sont si différents de nos vulgaires petits ordinateurs de salon ? Je vous propose d’enrichir votre culture geek, en découvrant ces machines surpuissantes dans cet article !

Un supercalculateur : c’est quoi ?

Un supercalculateur, c’est grossièrement dit un ordinateur très puissant. Pour mesurer la puissance d’un ordi, on utilise les FLOPS qui comptent les opérations par seconde.

Lorsque votre ordinateur atteint 5 TFLOPS (soit 5000 milliards d’opérations par secondes – inespéré comparé aux ordinateurs d’antan) Tianhe-2, le plus puissant supercalculateur actuel en atteint 33 000.

Un ordinateur super puissant comparé au cerveau humain : ça donne quoi ?

33 000 TFLOPS, c’est plus que le cerveau humain, qui lui est estimé à 20 000 TFLOPS. Je trouve ça plutôt impressionnant de savoir que, d’une part, le cerveau qui ne nécessite qu’une très faible alimentation (pour fonctionner correctement) est à peine moins puissant que le plus gros supercalculateur au monde.

Et d’autre part, je trouve également étonnant, que ce que l’homme a créé commence à réellement nous dépasser.

Tiahne 2 ordinateur ultra puissant supercalculateur

Tiahne 2, le supercalculateur à 33000 GFLOPS

Si vous voulez connaitre les autres supercalculateurs qui peuplent notre planète, je vous invite à aller faire un petit tour sur le TOP 500 consultable ici (un peu plus bas sur la page).

Ces superordinateurs ont diverses utilités, la plupart pour la recherche. Certains appartiennent même à des écoles prestigieuses, comme le MIT, d’autres à de grandes entreprises comme Google.

Les supercalculateurs c’est joli mais comment marche ces ordinateurs ultra puissant ?

Un supercalculateur ne fonctionne pas comme un processeur classique. Nos processeurs, traitent les informations séquentiellement, c’est à dire une par une : quand on en a terminé une, on passe à la suivante.

Un supercalculateur (de même que les cartes graphiques) traitent toutes les informations en même temps. On a ainsi plusieurs processus qui fonctionnent simultanément, une sorte de multitâches si vous voulez.

Chaque processus se nomme thread. Ainsi, lorsqu’un processeur n’a que 8 threads, dans le cas d’un Intel i7, un supercalculateur en a quelques milliers. Certes moins puissants, mais tellement plus nombreux que l’ensemble en fait une machine de guerre ! 😉

cpu contre gpu supercalculateurs ordinateurs très puissant

Illustration du mode de calcul des processeurs, comparé au calcul parallèle.

Ce sont ainsi deux technologies différentes, et deux manières de programmer différentes aussi. Ces deux manières priorisent chacune quelque chose de différent. Sur un processeur classique, le temps de calcul est important. Mais dans un supercalculateur, c’est le nombre de tâches, donc de threads actifs, qui est important.

On appelle cela le calcul parallèle, car tous les calculs se font en parallèle. Mais il est tout de même inutile d’avoir des milliers de threads si c’est pour ne pas les mettre à profit.

Vous me direz que nous pourrions très bien n’avoir qu’un seul thread ultra rapide, qui serait tout aussi efficace, et les développeurs n’auraient pas à passer du temps à se casser la tête pour faire des programmes qui utilisent des milliers et des milliers de threads.

C’est juste. La technologie du calcul parallèle a été créée parce que les processeurs arrivent à leurs limites. Il y a quelques années, le nombre de transistors doublait tous les deux ans. Ce n’est plus possible aujourd’hui : cela devient si petit que nous pourrions bientôt plus faire si miniaturiser, d’autant plus que si l’on franchit un certain seuil, on ne contrôle plus rien.

Une autre raison est la cause de cette nouvelle technologie : le coût. Un processeur classique, prenons un intel i7 4790k, coûte 370€ pour 96 GFLOPS. Soit 0.25 GFLOPS/€.

Une carte graphique de même gamme, la GTX 970 donc utilisant la technologie du calcul parallèle, coûte elle aussi 370€ mais pour 3494 GFLOPS. Soit 10,6 GFLOPS/€.

Un supercalculateur coûtant des sommes astronomiques, il faut que l’argent dépensé soit mis à profit. Avec un coût 40x inférieur, le calcul massivement parallèle est donc la solution idéale.

Cependant, les calculateurs parallèles ne savent rien faire « seuls » : Il faut quand même un processeur pour les coordonner et leur donner les tâches à réaliser. Mais également leur fournir les données à traiter, ainsi qu’à les récupérer à la fin du calcul.

Donc même si le calcul parallèle est ultra performant, les processeurs classiques sont quand même nécessaire, et c’est la raison pour laquelle on appelle parfois « co-processeurs » les machines permettant le calcul parallèle.

comment fonctionne un processeur

Le processeur reste le chef d’orchestre, qui indique aux calculateurs parallèles la marche à suivre.

Si vous êtes intéressés par le calcul massivement parallèle chez vous, et que vous voulez coder sur votre GPU, je vous invite à aller voir CUDA pour le matériel NVIDIA. Ou OpenCL pour AMD (officiellement, le matériel NVIDIA est supporté, mais il est plus judicieux d’utiliser CUDA).

Si vous préférez Intel, le Xeon Phi propose aussi le calcul parallèle, mais avec ses spécificités. Chez NVIDIA, les K20, K40 et K80 sont utilisés dans les supercalculateurs.

CUDA et OpenCL

Les logos respectifs de CUDA et OpenCL.

Le clustering pour calculer sur différentes machines

Une autre technique est le clustering : plutôt que d’avoir une seule machine surpuissante, on utilise plusieurs machines moins puissantes, toutes synchronisées entre elles. Ces machines peuvent être des supercalculateurs dédiés comme des ordinateurs classiques ou encore comme le votre ou le mien.

Schéma modèle clustering

Schéma du modèle du clustering : les données transitent par le réseau, permettant ainsi de faire participer plus de machines.

On peut citer l’exemple de Google dont la somme des clusters forme un gigantesque cluster. Rien que pour vos petites recherches web, avec chaque machine disposant d’une partie de la gigantesque base de données, et ayant ainsi un accès direct.

Il existe aussi des projets scientifiques, qui nous proposent de mettre à contribution nos ordinateurs. Bien entendu, ils n’utilisent que la puissance que nous n’utilisons pas, cette manière à ne pas nous gêner dans notre utilisation quotidienne.

Ces projets peuvent être humanitaires, purement scientifiques, comme bien d’autres choses. Un bon exemple en est Boinc, et je ne peux que vous inciter à le télécharger. Si vous voulez aller plus loin, le site gridrepublic.org vous sera de très bon conseil !

Une question, un avis ou simplement un remerciement pour cet article ? N’hésitez pas à laisser un commentaire ci-dessous ! 🙂 Si vous avez appréciez la lecture de cet article, faites le connaître à vos amis via les réseaux sociaux …

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