{"id":479410,"date":"2025-05-11T09:07:20","date_gmt":"2025-05-11T07:07:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecinews.fr\/?p=479410"},"modified":"2025-05-11T09:07:20","modified_gmt":"2025-05-11T07:07:20","slug":"nouvelle-architecture-ia-pour-le-gpu-imagination-e-series","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/nouvelle-architecture-ia-pour-le-gpu-imagination-e-series\/","title":{"rendered":"Nouvelle architecture IA pour le GPU Imagination E-series"},"content":{"rendered":"<p>Imagination Technologies int\u00e8gre des c\u0153urs de traitement d&rsquo;IA simplifi\u00e9s dans sa <a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/imagination-rounds-out-d-series-gpu-looks-to-e-series\/\">derni\u00e8re unit\u00e9 de traitement graphique (GPU) de la s\u00e9rie E<\/a>, plut\u00f4t que d&rsquo;ajouter un acc\u00e9l\u00e9rateur ou un coprocesseur d&rsquo;IA.<\/p>\n<p>La propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle de la s\u00e9rie E a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e pour les puces destin\u00e9es aux smartphones, \u00e0 l&rsquo;automobile et aux PC d&rsquo;intelligence artificielle, o\u00f9 l&rsquo;intelligence artificielle peut \u00eatre utilis\u00e9e parall\u00e8lement au rendu graphique.<\/p>\n<p>Le traitement distribu\u00e9 permet \u00e0 Imagination d&rsquo;utiliser son rendu bas\u00e9 sur les tuiles, efficace en termes de m\u00e9moire, et de le transformer en \u00a0\u00bb calcul bas\u00e9 sur les tuiles \u00a0\u00bb pour une gestion de la m\u00e9moire et un traitement plus efficaces. Cela permet d&rsquo;obtenir 13 TFLOPS avec des instructions en virgule flottante 32 bits FP32 pour des performances sup\u00e9rieures \u00e0 200 TOPS. C&rsquo;est 3,6 fois plus de TOPS\/mm2 que les pr\u00e9c\u00e9dents GPU de la s\u00e9rie D.<\/p>\n<p>Imagination avait d\u00e9velopp\u00e9 un coprocesseur NPU (Neural Processing Unit) pour accompagner ses CPU, mais a r\u00e9cemment mis fin \u00e0 ces deux lignes de produits.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0La principale chose dont nous nous sommes rendu compte pr\u00e9c\u00e9demment avec un NPU d\u00e9di\u00e9 \u00e9tait que les progr\u00e8s se situaient au niveau des algorithmes, tels que les mod\u00e8les de transformateurs. Plus nous nous penchons sur cet espace, plus les am\u00e9liorations sont logicielles, et cela reste un probl\u00e8me de calcul parall\u00e8le\u00a0\u00bb, explique Kristof Beets, vice-pr\u00e9sident de la gestion des produits chez Imagination, \u00e0 eeNews Europe.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/multicore-gpu-aims-at-3nm-for-data-centre-designs\/\">La s\u00e9rie B 3 nm vise l&rsquo;IA dans les centres de donn\u00e9es<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/imagination-pulls-out-of-risc-v-cpus\/\">Imagination se retire des processeurs RISC-V<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/china-takes-another-scalp-at-imagination\/\">Le PDG d&rsquo;Imagination doit d\u00e9missionner, selon un tribunal chinois<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00ab\u00a0Si l&rsquo;on consid\u00e8re les points d&rsquo;\u00e9quilibre, le CPU est essentiellement un moteur s\u00e9quentiel et il a donc du mal \u00e0 \u00eatre efficace. Tant que vous restez sur le chemin rapide, ce pour quoi il est con\u00e7u, le NPU est \u00e9poustouflant, mais l\u00e0 o\u00f9 il \u00e9choue, c&rsquo;est au niveau de l&rsquo;\u00e9volutivit\u00e9 et de la flexibilit\u00e9, car beaucoup de NPU n&rsquo;ont pas de capacit\u00e9s de programmation.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0C&rsquo;est la raison pour laquelle nous revenons toujours \u00e0 la solution GPU. Plus nous l&rsquo;examinons, plus nous constatons qu&rsquo;il s&rsquo;agit de la meilleure solution universelle en termes d&rsquo;\u00e9volutivit\u00e9. Nous prenons donc les astuces qui fonctionnent pour le NPU et les transposons dans le cadre du GPU\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nous avons r\u00e9alis\u00e9 que la plupart des optimisations pour l&rsquo;IA sont des algorithmes bas\u00e9s sur les tuiles, de sorte que notre rendu bas\u00e9 sur les tuiles devient un calcul bas\u00e9 sur les tuiles. De la m\u00eame mani\u00e8re, notre rendu diff\u00e9r\u00e9 devient un calcul diff\u00e9r\u00e9, car l&rsquo;\u00e9lagage et la prise en charge des donn\u00e9es \u00e9parses sont similaires. Un grand nombre de ces concepts cl\u00e9s peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s au mat\u00e9riel dont nous disposons d\u00e9j\u00e0.<\/p>\n<blockquote>\n<h3>Nous prenons les astuces qui fonctionnent pour le NPU et les transposons dans le cadre du GPU &#8211; Kristof Beets<\/h3>\n<\/blockquote>\n<p>Les performances de l&rsquo;architecture s&rsquo;\u00e9chelonnent de 2 \u00e0 200 TOP avec des op\u00e9rations sur des nombres entiers \u00e0 8 bits.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0L&rsquo;accent est mis sur l&rsquo;intelligence artificielle et edge. Pour nous, edge est \u00e0 peu pr\u00e8s tout ce qui n&rsquo;est pas le cloud, la formation au centre de donn\u00e9es et l&rsquo;inf\u00e9rence. Edge, c&rsquo;est tout le reste, l\u00e0 o\u00f9 vous avez besoin de r\u00e9activit\u00e9 et de confidentialit\u00e9\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 M. Beets.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Fondamentalement, il y a quelques cas d&rsquo;utilisation o\u00f9 nous ne jouons pas, car nous sommes toujours fondamentalement un concepteur de GPU. S&rsquo;il s&rsquo;agit d&rsquo;une simple IA avec un microcontr\u00f4leur dans les wearables ou l&rsquo;IoT, ce n&rsquo;est pas pour nous. Ce sont les smartphones graphiques et haut de gamme qui nous int\u00e9ressent, de l&rsquo;entr\u00e9e de gamme au haut de gamme. L&rsquo;automobile est \u00e9galement un march\u00e9 solide pour nous et continue de cro\u00eetre, avec des d\u00e9riv\u00e9s dans la robotique.<\/p>\n<h4>Architecture GPU de la s\u00e9rie E<\/h4>\n<p>Elle utilise une nouvelle architecture qu&rsquo;Imagination appelle \u00ab\u00a0burst processors\u00a0\u00bb (processeurs \u00e0 rafales). Ceux-ci utilisent un pipeline de traitement simplifi\u00e9 en deux \u00e9tapes qui op\u00e8re sur les donn\u00e9es de la m\u00e9moire locale sans n\u00e9cessiter d&rsquo;architecture de chargement\/stockage.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Il y a beaucoup d&rsquo;adressage direct plut\u00f4t que de chargement et de stockage avec un acc\u00e8s direct \u00e0 la m\u00e9moire locale\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 M. Beets. \u00ab\u00a0Le pipeline plus court contribue \u00e0 l&rsquo;ex\u00e9cution des instructions et \u00e0 l&rsquo;efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique. Peu importe qu&rsquo;il s&rsquo;agisse de graphisme, de calcul ou d&rsquo;intelligence artificielle.<\/p>\n<p>Cela permet de r\u00e9utiliser beaucoup plus de donn\u00e9es. \u00ab\u00a0L&rsquo;IA s&rsquo;appuie tr\u00e8s souvent sur les donn\u00e9es des instructions pr\u00e9c\u00e9dentes\u00a0\u00bb, explique M. Beets.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0L&rsquo;autre chose, c&rsquo;est que vous \u00e9changez des donn\u00e9es avec vos voisins. Ainsi, en passant d&rsquo;un pipeline \u00e0 l&rsquo;autre, nous pouvons garder toutes les donn\u00e9es actives dans une m\u00e9moire locale plus petite. Nous touchons donc 60 % moins de registre en \u00e9changeant des donn\u00e9es localement. La seule solution est l&rsquo;int\u00e9gration profonde en tant que pipeline dans le cluster de nuanceurs universel (USC), o\u00f9 nous pouvons r\u00e9utiliser la SRAM\u00a0\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. Il y a 500 Ko par USC et 128 Ko par USC de m\u00e9moire locale pour le streaming.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-large wp-image-479354 lazyload\" data-src=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/E-series02-1024x441.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"441\" data-srcset=\"https:\/\/www.ecinews.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/E-series02-1024x441.png 1024w, https:\/\/www.ecinews.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/E-series02-300x129.png 300w, https:\/\/www.ecinews.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/E-series02-768x330.png 768w, https:\/\/www.ecinews.fr\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/E-series02.png 1080w\" data-sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\" style=\"--smush-placeholder-width: 1024px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1024\/441;\" \/><\/p>\n<p>L&rsquo;architecture distribu\u00e9e de l&rsquo;IA a un impact sur l&rsquo;interconnexion des c\u0153urs de traitement. Elle d\u00e9termine le nombre de blocs de traitement qui peuvent \u00eatre mis en \u0153uvre, en maintenant les fils \u00e0 une longueur qui permet une op\u00e9ration \u00e0 cycle unique, ou \u00ab\u00a0pipeline rapide\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nous fournirons la biblioth\u00e8que et \u00e9crirons l&rsquo;algorithme pour rester dans le pipeline rapide\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 M. Beets. \u00ab\u00a0Nous r\u00e9solvons le probl\u00e8me de la synth\u00e8se avec cette fen\u00eatre rapide \u00e0 distance limit\u00e9e et nous nous rabattons sur un m\u00e9canisme secondaire, plus lent, si n\u00e9cessaire.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nous avions l&rsquo;habitude de prendre en charge 8 machines virtuelles, maintenant il y en a 16 par c\u0153ur, donc 64 dans une impl\u00e9mentation \u00e0 quatre c\u0153urs. Nous prenons en charge tous les diff\u00e9rents m\u00e9canismes avec un hyperviseur ou un bac \u00e0 sable, et nous avons d\u00e9velopp\u00e9 cela depuis la s\u00e9rie B.\u00a0\u00bb<\/p>\n<h4>Mise en \u0153uvre de la s\u00e9rie E<\/h4>\n<p>Il y a huit USC par c\u0153ur, et une impl\u00e9mentation GPU quadruple c\u0153ur fonctionne \u00e0 1,6 GHz.<\/p>\n<p>La version EXT sera optimis\u00e9e pour les smartphones, tandis que la version EXS ajoutera la s\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle pour la surveillance du conducteur et les puces de cockpit IA dans l&rsquo;automobile, et la version EXD sera utilis\u00e9e pour les mod\u00e8les Windows AI avec l&rsquo;IA locale et la confidentialit\u00e9, ainsi que les interfaces vocales.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0Nous reconnaissons que les clients du secteur automobile ont des NPU personnalis\u00e9es, mais ils demandent tous des optimisations pour le co-working, ce qui signifie que nous prenons en charge la SRAM partag\u00e9e sur la puce, mais aussi un syst\u00e8me de communication de bo\u00eete aux lettres pour que vous gagniez en flexibilit\u00e9\u00a0\u00bb.<\/p>\n<p>Selon M. Beets, un client principal utilise l&rsquo;architecture et la premi\u00e8re configuration est pr\u00e9vue pour l&rsquo;automne 2025. \u00ab\u00a0Dans le pass\u00e9, nous avons livr\u00e9 des solutions mobiles et de bureau au cours du second semestre, alors que l&rsquo;automobile prend un peu plus de temps, car il faut proc\u00e9der \u00e0 la mise en \u0153uvre et ajouter la s\u00e9curit\u00e9 fonctionnelle\u00a0\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.imgtec.com\">www.imgtec.com<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Imagination Technologies int\u00e8gre des c\u0153urs de traitement d&rsquo;IA simplifi\u00e9s dans sa derni\u00e8re unit\u00e9 de traitement graphique (GPU) de la s\u00e9rie E, plut\u00f4t que d&rsquo;ajouter un acc\u00e9l\u00e9rateur ou un coprocesseur d&rsquo;IA. 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