CUDA est le véritable avantage concurrentiel de Nvidia ! N'y connaissant absolument rien en CUDA, j'utilise actuellement Gemini 3.0 Pro et Grok 4.1 pour tenter de comprendre « la plus grande avancée de CUDA depuis sa création en 2006 », dans l'espoir de devenir un « ingénieur débutant en CUDA » 😄 CUDA Tile, l'une des technologies majeures introduites dans CUDA 13.1, permet aux développeurs de se concentrer sur la logique algorithmique tout en déléguant au système le travail fastidieux d'adaptation matérielle. Comment est-ce possible ? Comment cela fonctionne-t-il ? Et quels changements cela apporte-t-il aux développeurs ? Explorons ces questions en faisant fonctionner Gemini 3.0 Pro et Grok 4.1… Changements majeurs de CUDA 13.1 : de la gestion des threads à la gestion des blocs de données (programmation par tuiles) • Modèle SIMT (ancienne version) : La programmation CUDA traditionnelle repose sur le modèle SIMT (Single Instruction, Multithreaded). Les développeurs doivent contrôler avec précision l’exécution des instructions par des milliers de threads, un peu comme s’ils commandaient les actions spécifiques de chaque soldat. Si ce modèle permet d’atteindre des performances extrêmes, il est extrêmement difficile à écrire et à optimiser, notamment pour l’adapter aux différentes architectures GPU (comme l’utilisation des cœurs Tensor). • Désormais (modèle CUDA Tile) : CUDA Tile introduit le concept de « tuile ». Les développeurs n’ont plus à se soucier des threads individuels ni des éléments de données individuels, mais peuvent définir directement des opérations (telles que la multiplication matricielle) sur des tuiles de données. • Analogie : C’est comme utiliser NumPy en Python, où il suffit de dire « multiplier ces deux matrices », et les détails complexes des calculs sous-jacents restent transparents. Quel problème résout-il ? • Abstraction de la complexité matérielle : Le matériel des GPU modernes est de plus en plus complexe et intègre des unités d’accélération dédiées telles que les cœurs Tensor (TC) et les accélérateurs de mémoire Tensor (TMA). Auparavant, les développeurs devaient écrire du code de bas niveau pour exploiter efficacement ces unités. CUDA Tile simplifie ces détails matériels, permettant au compilateur d’invoquer automatiquement ces unités d’accélération. • Portabilité du code : C’est son principal atout. Le code écrit avec CUDA Tile est très indépendant du matériel. Autrement dit, vous pouvez écrire le code une seule fois et l’exécuter efficacement sur les futures générations de GPU NVIDIA sans avoir à réoptimiser les instructions sous-jacentes pour chaque nouvelle génération de cartes graphiques. Pierre angulaire technologique : CUDA Tile IR • CUDA Tile IR (Représentation intermédiaire) : Il s’agit du fondement de toute la technologie. Il introduit un ensemble d’instructions virtuelles spécifiquement conçues pour décrire les opérations sur les tuiles. • Une division claire du travail : • Développeur : Responsable du découpage des données en tuiles et de la définition des opérations entre les tuiles. • CUDA Tile IR : Responsable de la correspondance entre ces opérations de haut niveau et des ressources matérielles spécifiques (telles que les threads, les niveaux de mémoire et les cœurs Tensor). Comment les développeurs l'utilisent-ils ? Pour la grande majorité des développeurs (voie Python) : il n’est pas nécessaire d’écrire directement du code IR complexe ; il suffit d’utiliser la bibliothèque NVIDIA cuTile pour Python. Celle-ci offre une interface de haut niveau, similaire à Python, permettant de développer des programmes GPU hautes performances avec un code simple. • Développeurs avancés/auteurs de compilateurs : Si vous développez votre propre compilateur, framework ou langage spécifique au domaine (DSL), vous pouvez développer directement sur CUDA Tile IR et construire votre propre chaîne d’outils.
