GPU vs FPGA : quelle est la différence ?

Principales différences, avantages et cas d'utilisation courants

Les unités de traitement graphique (GPU) et les réseaux prédiffusés programmables sur site (FPGA) sont deux des trois principaux types de processeurs destinés à l'imagerie et à d'autres calculs lourds. Les unités centrales de traitement (CPU) constituent le troisième type. Examinons les principales différences entre les GPU et les FPGA, leurs avantages, les cas d'utilisation courants et quand choisir l'un plutôt que l'autre.

Qu'est-ce qu'un FPGA ?

Un FPGA (field-programmable gate array) est un circuit intégré doté d'une structure matérielle programmable qui lui permet d'être reconfiguré pour se comporter comme un autre circuit. Comme ses circuits ne sont pas gravés en dur, il peut s’adapter de manière flexible aux besoins d’un algorithme d’apprentissage automatique spécifique. Dans le contexte de l’IA, cela offre d’énormes avantages dans la capacité d’un FPGA à prendre en charge des charges de travail massivement parallèles et à améliorer les performances d’un algorithme particulier.

Choisir entre GPU et FPGA

La principale différence entre les GPU et les FPGA est que les GPU ont été conçus à l'origine pour restituer des vidéos et des graphiques. Leur capacité à gérer des charges de travail en parallèle les a rendus populaires pour les applications d'apprentissage en profondeur dans les situations où la même charge de travail doit être exécutée plusieurs fois à grande vitesse. Pour les tâches de reconnaissance d’images, par exemple, les GPU constituent un choix naturel.

Les FPGA, quant à eux, ont la possibilité d'être programmés pour fonctionner comme un GPU, un ASIC ou d'autres configurations. Ils peuvent être programmés et optimisés pour des algorithmes spécifiques, ce qui les rend très efficaces dans les scénarios où le matériel à usage général pourrait ne pas suffire.

GPU et puissance du traitement parallèle

La plus grande force des GPU est leur capacité à restituer des graphiques. Du rendu d'images et d'animations haute résolution à la gestion des calculs complexes derrière le lancer de rayons, ils sont parfaits pour s'interfacer avec les écrans et gérer les calculs nécessaires au rendu de scènes avec des résolutions élevées et des textures détaillées.

Note de l'éditeur:

Ce billet de blog invité a été rédigé par le personnel de Pure Storage, une société technologique américaine cotée en bourse et dédiée aux solutions de stockage de données 100 % Flash d'entreprise. Pure Storage tient un blog très actif, c'est l'un de leurs articles « Purely Educational » que nous reproduisons ici avec leur permission.

Les GPU sont constitués de plusieurs cœurs, chacun capable d’exécuter des milliers d’opérations mathématiques simultanément. Cette architecture parallèle permet aux GPU d'effectuer des calculs mathématiques complexes, tels que les multiplications matricielles, les transformées de Fourier et d'autres opérations d'algèbre linéaire, beaucoup plus rapidement que les processeurs.

Les GPU sont largement disponibles sur le marché. Du jeu au cryptomining en passant par la modélisation 3D, les consommateurs ne manquent pas d’options parmi lesquelles choisir. Contrairement aux FPGA, qui nécessitent souvent des configurations spécifiques et peuvent être difficiles à programmer, de nombreux GPU sur le marché sont préconfigurés et prêts à l'emploi. Cette nature conviviale les rend accessibles à un large éventail d’utilisateurs et d’entreprises, garantissant qu’ils restent un choix populaire dans l’industrie technologique.

Avantages du FPGA : accélération matérielle personnalisée

Les FPGA apparaissent comme une alternative puissante aux GPU dans le domaine de l’intelligence artificielle et du calcul haute performance. Le plus grand avantage des FPGA est leur programmabilité. Contrairement aux GPU qui ont une conception fixe, les FPGA peuvent être reprogrammés pour implémenter une logique et des fonctionnalités personnalisées. Cette programmabilité permet aux développeurs d'adapter le matériel pour répondre aux exigences spécifiques de leurs applications.

La possibilité de modifier les circuits internes des FPGA en fait un excellent choix pour le prototypage et le développement. Les ingénieurs peuvent itérer rapidement, tester différentes configurations matérielles jusqu'à ce qu'ils trouvent la solution la plus efficace à leur problème.

Les FPGA surpassent souvent les GPU en termes de latence et de consommation d'énergie, en particulier lorsqu'ils sont optimisés pour certaines tâches. Les développeurs peuvent implémenter des accélérateurs matériels personnalisés adaptés à des tâches spécifiques qui peuvent ne pas être bien adaptées aux architectures fixes des GPU. Cela permet aux FPGA d'offrir un haut degré de flexibilité pour affiner la conception matérielle afin d'optimiser l'efficacité. La mise en garde concerne bien sûr le traitement graphique, où un GPU dédié hautes performances aura de meilleures performances et une meilleure consommation d'énergie.

Cas d'utilisation courants : FPGA

Accélération du calcul haute performance (HPC)

L'accélération matérielle personnalisée signifie que les FPGA sont parfaits pour servir d'accélérateurs programmables pour l'inférence dans les clusters HPC, parfaits pour la formation des réseaux neuronaux d'apprentissage profond.

Traitement du signal en temps réel

Les FPGA sont très bien adaptés aux applications qui nécessitent un traitement du signal en temps réel et à faible latence, telles que le traitement du signal numérique, les systèmes radar, les radios définies par logiciel et les télécommunications.

Optimisation du réseau

Les FPGA sont idéaux pour décharger les tâches gourmandes en calcul, telles que le traitement des paquets, le chiffrement et la compression, des processeurs, réduisant ainsi la latence et augmentant le débit du réseau.

Trading à haute fréquence

Dans le trading, les microsecondes peuvent faire la différence entre gagner et perdre des millions de dollars. Les robots de trading haute fréquence utilisent des FPGA pour mettre en œuvre des algorithmes personnalisés qui exécutent des transactions avec une latence minimale, offrant ainsi un avantage concurrentiel.

Applications aérospatiales et défense

Les FPGA sont très utiles et bénéfiques dans les systèmes aérospatiaux et de défense, qui utilisent des accélérateurs matériels personnalisés pour le traitement des images et des signaux, le cryptage et le traitement des données des capteurs.

Cas d'utilisation courants : GPU

En plus des tâches de jeu et de rendu, voici d'autres cas d'utilisation typiques du GPU :

Apprentissage automatique et apprentissage profond

La popularité de l’intelligence artificielle doit beaucoup à la puissance de traitement exceptionnelle des GPU. La formation des réseaux de neurones profonds implique de nombreuses multiplications et activations matricielles, que les GPU gèrent avec une efficacité remarquable, réduisant considérablement les temps de formation.

Extraction de crypto-monnaie

L’extraction de crypto-monnaies comme Ethereum implique des opérations cryptographiques intensives en termes de calcul, que les GPU peuvent gérer efficacement. Pendant de nombreuses années, les plates-formes minières basées sur GPU ont dominé la scène. Cependant, l'évolution des difficultés d'exploitation minière, la concurrence croissante et la hausse des coûts de l'énergie ont réduit les marges bénéficiaires, de sorte que l'exploitation minière GPU est moins populaire qu'auparavant.

Applications typiques du calcul haute performance

Les simulations scientifiques, les prévisions météorologiques et les simulations de dynamique des fluides nécessitent souvent une puissance de calcul importante. Les GPU fournissent la puissance nécessaire pour accélérer ces simulations et améliorer considérablement le délai d’obtention des résultats.

Pouvez-vous utiliser un FPGA comme GPU ?

Oui, il est possible d'utiliser un FPGA comme GPU, mais cela implique certaines considérations et défis importants. Pour utiliser un FPGA comme GPU, vous devez concevoir et implémenter une architecture matérielle qui émule ou réplique les fonctionnalités d'un GPU. Cela nécessite une expertise significative en conception de FPGA, ainsi qu'une compréhension approfondie de l'architecture GPU et des techniques de traitement parallèle.

Gardez également à l’esprit que même si les FPGA peuvent être très efficaces pour des tâches spécifiques, ils peuvent ne pas égaler la puissance de calcul brute et les performances des GPU modernes, en particulier pour les applications gourmandes en graphiques. Les FPGA peuvent également être gourmands en énergie, et la consommation électrique d'une solution GPU basée sur FPGA peut ne pas être aussi favorable que l'utilisation de GPU dédiés.

Le choix entre GPU et FPGA est une décision importante qui dépend de la nature de l'application, des exigences de performances, des contraintes de puissance et des considérations budgétaires. Les GPU offrent une large applicabilité et une rentabilité élevée, ce qui en fait un choix populaire pour de nombreuses tâches de calcul hautes performances. D'un autre côté, les FPGA offrent une solution hautement personnalisable et économe en énergie pour les applications spécifiques qui nécessitent une accélération matérielle et un traitement en temps réel.