Conception future des circuits pour GPU et CPU : quelles innovations façonneront les gains de performance ?

La course à l'amélioration des performances des processeurs est sans fin. Face à la demande croissante de puissance de calcul, une question demeure : quelles architectures de circuits futures permettront véritablement aux GPU et aux CPU de progresser ? L'industrie privilégiera-t-elle les architectures RISC pures, ou l'influence d'ARM continuera-t-elle de s'étendre ? Sommes-nous simplement en quête de fréquences d'horloge plus élevées, ou de nouvelles formes de traitement parallèle et de gestion des dépendances redéfiniront-elles les performances ?

Cet article explore les dernières évolutions d'Intel, Nvidia, AMD, Google et Apple, en mettant en lumière les innovations susceptibles de façonner la prochaine génération de processeurs et de systèmes sur puce (SoC).

L'évolution des architectures de processeurs : influence RISC vs ARM

Historiquement, les processeurs suivaient l'architecture CISC (Complex Instruction Set Computing), l'architecture x86 d'Intel dominant les ordinateurs de bureau et les serveurs. Cependant, les architectures RISC (Reduced Instruction Set Computing), réputées pour leurs instructions plus simples et leur efficacité, ont gagné du terrain, notamment grâce à l'essor d'ARM.

L'influence croissante d'ARM

L'architecture ARM privilégie l'efficacité énergétique et l'évolutivité, ce qui la rend idéale pour les appareils mobiles et, de plus en plus, pour les ordinateurs portables et les serveurs. Les puces M1 et M2 d'Apple illustrent le potentiel d'ARM, offrant des performances impressionnantes par watt grâce à l'intégration étroite du processeur, du processeur graphique et des moteurs neuronaux sur un seul SoC.

Les puces Tensor de Google s'appuient également sur des cœurs ARM, optimisant les charges de travail d'IA et le traitement multimédia. Cette tendance laisse présager que l'influence d'ARM se maintiendra, d'autant plus que l'efficacité énergétique devient cruciale dans les centres de données et les périphériques réseau.

L'architecture Pure RISC fera-t-elle son retour ?

Les architectures RISC pures privilégient un jeu d'instructions minimal afin d'optimiser la vitesse et de réduire la complexité. Bien qu'ARM soit une architecture basée sur RISC, elle a évolué grâce à des extensions et des personnalisations. Certaines entreprises explorent RISC-V, une architecture RISC open source, pour sa flexibilité et son potentiel de personnalisation. RISC-V pourrait bouleverser le marché en permettant des conceptions sur mesure pour des applications spécifiques, des systèmes embarqués au calcul haute performance.

Intel et AMD, traditionnellement acteurs du x86, expérimentent également en interne les concepts RISC pour améliorer l'efficacité et le parallélisme, même s'ils n'ont pas complètement abandonné le CISC.

Au-delà des fréquences d'horloge : l'essor du branchement parallèle et des architectures multicœurs

L'augmentation de la fréquence d'horloge a longtemps été la méthode traditionnelle pour améliorer les performances, mais les limites physiques et thermiques ont ralenti cette approche. L'industrie se concentre désormais sur le parallélisme et des techniques de branchement plus intelligentes.

Branchement parallèle et exécution spéculative

Les processeurs modernes utilisent l'exécution spéculative pour prédire et exécuter les instructions à l'avance, améliorant ainsi le débit. Les conceptions futures visent à optimiser ce processus grâce à des algorithmes de prédiction plus précis et à une prise en charge matérielle du branchement parallèle, permettant le traitement simultané de plusieurs chemins d'exécution.

Les GPU de Nvidia excellent déjà dans le traitement parallèle grâce à leurs milliers de cœurs conçus pour les charges de travail graphiques et d'IA. Le défi consiste à offrir un parallélisme similaire aux CPU sans augmentation excessive de la consommation d'énergie ni de la complexité.

Architectures multicœurs et hétérogènes

Les processeurs multicœurs sont aujourd'hui la norme, mais l'avenir réside dans les architectures hétérogènes combinant différents types de cœurs optimisés pour des tâches spécifiques. Les puces Apple de la série M utilisent conjointement des cœurs à hautes performances et à haute efficacité énergétique, en alternant entre eux en fonction de la charge de travail.

Les processeurs Intel Alder Lake et Raptor Lake adoptent également cette approche hybride, combinant cœurs performants et cœurs à faible consommation. Cette conception améliore la gestion de l'énergie et la réactivité, notamment pour les charges de travail mixtes.

Innovations des entreprises leaders

Feuille de route d'Intel

Intel s'attache à augmenter le nombre de cœurs, à améliorer les architectures hybrides et à faire progresser les technologies d'encapsulation comme l'empilement 3D Foveros. Cela permet d'empiler verticalement la logique et la mémoire sur les puces, réduisant ainsi la latence et la consommation d'énergie.

Intel investit également dans des accélérateurs d'IA intégrés aux processeurs, dans le but d'améliorer les tâches d'apprentissage automatique sans avoir recours à des GPU séparés.

L'évolution des GPU de Nvidia

Nvidia continue d'améliorer les performances des GPU grâce à des architectures comme Ada Lovelace, en mettant l'accent sur le ray tracing et l'intelligence artificielle. L'entreprise développe également les processeurs Grace pour les centres de données, qui combinent les charges de travail du CPU et du GPU sur une plateforme unique afin de réduire les goulots d'étranglement.

Nvidia explore de nouvelles technologies de mémoire et d'interconnexion pour accélérer le transfert de données entre les cœurs et la mémoire, un élément crucial pour l'IA à grande échelle et le calcul scientifique.

Conception de chiplets d'AMD

AMD a popularisé l'architecture à chiplets, où plusieurs puces plus petites sont assemblées pour former un processeur puissant. Cette approche modulaire améliore les rendements et permet de combiner différentes technologies sur un même boîtier.

Leurs processeurs Ryzen et EPYC utilisent des chiplets pour optimiser le nombre de cœurs. AMD intègre également des hiérarchies de cache avancées et des interconnexions Infinity Fabric pour garantir une communication rapide entre les chiplets.

Les SoC personnalisés de Google

Les puces Tensor de Google sont axées sur l'IA et l'apprentissage automatique, intégrant des cœurs et des accélérateurs personnalisés et adaptés à l'écosystème logiciel de Google. Ces puces privilégient les charges de travail spécialisées à la fréquence d'horloge brute, illustrant une évolution vers des architectures dédiées à un domaine spécifique.

Les SoC intégrés d'Apple

Les puces Apple de la série M intègrent processeur, processeur graphique, moteur neuronal et mémoire sur une seule puce, réduisant ainsi la latence et la consommation d'énergie. Leur architecture mémoire unifiée permet à tous les composants d'accéder rapidement aux mêmes données, améliorant ainsi les performances des applications créatives et professionnelles.

Apple est également à la pointe en matière d'efficacité énergétique, proposant des ordinateurs portables et de bureau puissants dotés d'une longue autonomie.

À quoi s'attendre au cours de la prochaine décennie

• Conceptions plus hétérogènes : attendez-vous à des processeurs combinant différents types de cœurs et d’accélérateurs pour gérer efficacement des charges de travail diverses.

• Utilisation accrue de RISC-V : Les architectures RISC-V open source vont se développer, notamment sur les marchés spécialisés et embarqués.

• Conditionnement avancé : l’empilement 3D et l’intégration de puces deviendront la norme, améliorant les performances et réduisant la consommation d’énergie.

• Parallélisme plus intelligent : la prise en charge matérielle du branchement parallèle et une meilleure exécution spéculative amélioreront le débit du processeur.

• Priorité à l'efficacité énergétique : Les gains de performance seront obtenus grâce à une consommation d'énergie réduite, stimulée par les besoins des appareils mobiles et des centres de données.

• Intégration de l'IA : Les accélérateurs d'IA seront intégrés aux CPU et aux GPU, faisant de l'apprentissage automatique une fonction essentielle.

  
  

Les processeurs ne dépendront plus uniquement de l'augmentation de la fréquence d'horloge. Ils s'amélioreront plutôt grâce à des architectures plus intelligentes, une meilleure intégration et des cœurs spécialisés conçus pour des tâches spécifiques.

Les gains de performance proviendront d'un équilibre entre vitesse brute, efficacité et parallélisme. L'influence des architectures ARM et RISC va croître, mais les acteurs traditionnels comme Intel et AMD sauront s'adapter en combinant ces concepts à leurs propres innovations.

Comprendre ces tendances aide les développeurs, les ingénieurs et les passionnés de technologie à anticiper les capacités des futurs appareils et à concevoir des logiciels qui tirent parti des nouvelles fonctionnalités matérielles.