Les GPUs de NVidia accélèrent les calculs de JP Morgan

Le spécialiste des processeurs graphiques NVIDIA révèle quelques détails de l'utilisation de ses puces Tesla par JP Morgan, une des plus importantes banques d'investissement de la planète. Il ne s'agit certes pas du seul établissement à avoir fait le choix de GPUs ("Graphics Processing Unit" ou processeur graphique) pour optimiser ses besoins de calcul mais la portée de l'implémentation et les résultats affichés méritent de s'y attarder.
Fort logiquement, la technologie de NVidia est utilisée pour la valorisation des risques sur les produits dérivés, très consommatrice de puissance de calcul scientifique. La moitié de ces traitements, correspondant à plusieurs dizaines d'applications, est désormais réalisée sur des machines combinant processeurs ordinaires et GPUs.
Les gains annoncés sont énormes, puisque les nouveaux systèmes seraient 40 fois plus rapide tout en générant 80% d'économies sur les coûts de fonctionnement, par rapport aux anciens processeurs "classiques". Ces performances permettent à JP Morgan d'être confiante sur son objectif stratégique de réduction de 75% de ses coûts de gestion du risque en 3 ans, malgré la pression réglementaire croissante. De plus, ces économies sont pour une large part réalisée sur la consommation d'électricité, ce qui devrait donc aussi conduire à une réduction de l'empreinte environnementale de la banque.
Mais l'accélération des calculs constituent également un avantage concurrentiel, en facilitant l'exécution de traitements plus complexes et/ou plus fréquents ou encore en offrant l'opportunité de répondre à un client plus rapidement (lors de la fixation du prix d'un produit). La "qualité" de la gestion du risque devrait ainsi être tout autant améliorée.
Un autre facteur d'efficacité de l'implémentation de JP Morgan est le choix d'une infrastructure en "cloud" interne. Les machines, installées dans plusieurs de ses centres de production ("data centers"), sont fédérées dans une grille de calcul globale, accessible à toutes les applications qui en ont besoin. Grâce à cette approche, la banque peut afficher un taux d'utilisation record de 70% de ses GPUs...
Hormis dans quelques particuliers (par exemple des exigences fortes sur les temps de latence, domaine de prédilection des circuits FPGA), les processeurs graphiques sont en train de s'imposer pour tous les besoins de calcul à haute performance. La standardisation de l'architecture CUDA, facilitant le portage de librairies existantes par les développeurs, n'est certainement pas étrangère à ce succès.