Trouvez-vous que votre ordinateur est lent quand vient le temps de développer vos fichiers RAW. Peut-être est-ce Lightroom qui, au fil du temps, est devenu moins performant. Peu importe les raisons, le plus important pour tous les photographes est d’optimiser leur flux de travail. C’est dans cette logique qu’AMD a dévoilé un nouveau GPU, le Radeon Instinct.
Ce GPU n’a pas été conçu spécifiquement pour le jeu, mais pour l’apprentissage automatique à haute performance. Il utilise une toute nouvelle bibliothèque open-source pour les accélérateurs GPU appelée MIOpen. Ensemble, l’Instinct et le MIOpen, créent ce qu’AMD espère être un écosystème logiciel ouvert pour l’intelligence machine.
Lisa Su, PDG d’AMD nous explique :
Le Radeon Instinct est conçu pour accroître le rythme de l’intelligence de la machine grâce à une approche basée sur les accélérateurs GPU hautes performances et les logiciels open-source MIOpen et ROCm.
Tout cela semble très impressionnant, mais qu’est-ce que l’Instinct Radeon fait vraiment? Bien, c’est techniquement un GPU très puissant, mais au lieu d’utiliser ces teraflops pour produire des graphiques haute définitions ou pour accélérer un logiciel comme Lightroom, il utilise cette puissance de calcul pour construire des réseaux neuronaux qui « apprennent » comment optimiser les performances d’un logiciel.
Plusieurs programmes très volumineux et très exigeants en ressources système nécessitent une quantité considérable de puissance de traitement, et les GPU sont aptes à fournir cette puissance de traitement. En manipulant les données différemment des processeurs habituels, les GPU permettent de limiter le temps de traitement par rapport à ce qu’un CPU serait capable de gérer au niveau des calculs internes.
Les GPU sont mieux adaptés
Contrairement aux CPU, qui sont mieux adaptés à la manipulation de différents types de données comme les applications telles que Word et les navigateurs Web, les GPU sont optimisés pour gérer un type de code avec beaucoup d’entrées de données différentes, mais en faisant cela en parallèle. Cette structure explique pourquoi un GPU est si performant dans le traitement des graphiques, car il n’a pas besoin de gérer un tas de différents types de données à la fois, il gère plutôt un type spécifique de données avec différentes variations.
Toujours selon Lisa Su :
Avec la combinaison des capacités de calcul et de graphisme à haute performance et la force de notre feuille de route multi-générationnelle, nous sommes la seule entreprise ayant l’expertise pour répondre aux besoins généraux du datacenter et à favoriser la prolifération de l’intelligence machine.
C’est là qu’intervient l’Instinct Radeon d’AMD. Plutôt que d’exécuter le traitement de l’intelligence de la machine sur un GPU conçu pour le jeu, AMD en a conçu un pour construire et gérer des réseaux neuronaux complexes, ce qui pourrait devenir un solide atout pour les utilisateurs dont les besoins sont basés en partie sur la puissance du GPU, notamment les logiciels de traitement d’images ou plus génériquement, tous les logiciels très exigeants en ressources système.
Concrètement nous en faisons quoi ?
Comment cette puissance brute se traduira-t-elle exactement ? Impossible à dire à ce stade évidemment. Mais cela inclut plusieurs domaines; depuis les voitures autonomes, les drones, la robotique, jusqu’aux technologies plus axées sur les dispositifs médicaux, l’énergie, les services financiers, la sécurité, et peut-être aussi, nous l’espérons, les applications graphiques telles que Lightroom.
