Traiter plus de données, plus rapidement et en économisant de l'énergie.
Les applications Big Data ont besoin d'une grande puissance de calcul avec une consommation d'énergie aussi faible que possible. Les systèmes informatiques courants se heurtent à des limites dans les deux cas. Onur Mutlu cherche des solutions et a re?u pour cela le 2021 Outstanding Researcher Award d'Intel.
Vous avez peut-être entendu dire que la loi de Moore touche à sa fin. Cette observation empirique stipule que les ordinateurs doublent leurs performances tous les deux ans environ. Les approches alternatives qui rendent les ordinateurs plus efficaces sont donc très demandées. Le professeur Onur Mutlu, qui effectue des recherches sur la co-conception matériel/logiciel à l'ETH Zurich, suit l'approche consistant à réunir les ordinateurs et la mémoire. Processing-in-memory (PIM) computing (traitement en mémoire) rend les applications Big Data telles que l'analyse génomique non seulement beaucoup plus rapides, mais aussi beaucoup plus économes en énergie.
Récemment, la société grenobloise UPMEM a lancé la première architecture PIM sur le marché. Au lieu d'un processeur ou de CPU (Central processing units), elle contient des DPU (DRAM Processing Units), des éléments de mémoire qui se chargent également du traitement des données. Mutlu a caractérisé, analysé et testé le nouveau système et l'a comparé à un système de pointe avec des unités centrales. Il a constaté que le nouveau système rend les calculs jusqu'à 23 fois plus rapides et jusqu'à 5 fois plus efficaces sur le plan énergétique. Le nouveau système est le plus intéressant pour les applications à forte intensité de données, comme l'analyse génétique ou les modèles de prévision météorologique. "Pas mal pour la première version commerciale d'un système Processing-In-Memory", dit Mutlu, "comparé à un système avec un processeur qui a déjà été optimisé pendant des décennies".
![Le système Processing-In-Memory](/de/wirtschaft/industry/news/data/2022/03/mehr-daten-schneller-und-energiesparender-verarbeiten/_jcr_content/news_content/textimage_950112714/image.imageformat.text50percent.438563027.jpg)
Le système UPMEM Processing-In-Memory. (Source : Onur Mutlu)
Beaucoup plus rapide et plus efficace sur le plan énergétique
Mutlu et ses collaborateurs ont utilisé le nouveau système entre autres pour des applications dans les domaines de l'analyse de données, des bases de données, de la bioinformatique, L'analyse d'images et de vidéos et les réseaux neuronaux ont été testés. Pour toutes les t?ches où la communication entre les différentes DPU est quasiment inexistante. (par exemple les applications de bases de données) et principalement des opérations de calcul plus simples. (p. ex. analyse vidéo, filtrage des données), les nouveaux systèmes UPMEM devraient être intéressants. "Nous nous attendons à ce que ces systèmes deviennent encore plus rapides et plus économes en énergie au fur et à mesure de leur développement, et que leurs applications soient encore plus variées", note Mutlu.
"Les systèmes PIM (processing in memory) vont se diversifier encore davantage".Onur Mutlu
Quelles entreprises pourraient déjà utiliser ce nouveau système ? "L'efficacité énergétique et la durabilité devraient figurer en tête de l'agenda de tous les secteurs", estime Mutlu. "Mais les entreprises qui ont déjà une idée de la manière dont elles utiliseront le nouveau matériel PIM en profiteront directement", dit-il. "En d'autres termes, si leurs charges de travail sont bien adaptées à la nouvelle architecture, les performances et l'efficacité énergétique s'amélioreront fortement".
De larges applications
Les centres de données pourraient déjà utiliser le nouveau système PIM. "Toute entreprise de logiciels devrait également l'envisager pour se préparer à l'avenir", affirme Mutlu. Le PIM est en outre un substrat qui rend également beaucoup plus efficaces les systèmes embarqués tels que les lunettes AR/VR, les drones, les voitures autopilotées et autres. "Les entreprises actives dans ces domaines devraient réfléchir à la manière dont elles pourraient tirer profit du PIM dans leurs systèmes".
"L'efficacité énergétique et la durabilité devraient figurer en tête de l'agenda de tous les secteurs."Onur Mutlu
Mutlu mène des projets avec plusieurs entreprises de matériel et de logiciels, dont Intel.
Intel ont lancé les Outstanding Researcher Awards pour les chercheurs qui font avancer le domaine de l'informatique de manière innovante et qui collaborent avec Intel. Mutlu fait partie des lauréats en 2021 - avec 16 collègues du monde entier.
Les systèmes PIM permettent une approche fondamentalement plus efficace du calcul, contrairement aux systèmes standard actuels dans lesquels tout tourne autour du processeur composé d'unités centrales et où les unités de mémoire se trouvent loin de celui-ci. Dans de tels systèmes, le mouvement des données entre le processeur et la mémoire limite depuis peu la rapidité du traitement des données, bien que le processeur lui-même soit extrêmement performant. Il faut le plus d'énergie pour déplacer les données - plus que pour les calculs. "Un seul accès à la mémoire vive, par exemple, consomme 100 à 1000 fois plus d'énergie qu'une addition complexe", explique Mutlu.
Collaboration avec l'industrie
Mutlu pourrait imaginer des projets tels que le test et le développement d'applications à l'aide du système PIM UPMEM en collaboration avec des entreprises supplémentaires ou des développeurs de logiciels. Il est intéressé par une collaboration avec des entreprises qui souhaitent rendre leur informatique fondamentalement efficace et économiser ainsi beaucoup d'énergie. "Le paradigme PIM présente en outre des caractéristiques très favorables en matière de sécurité", ajoute-t-il. Pour les entreprises qui se soucient de la sécurité de leurs données, le groupe de Mutlu pourrait étudier la sécurité des ordinateurs PIM.
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Professeur Onur Mutlu
Contact/Liens :
Groupe de recherche SAFARI, professeur Onur Mutlu
Publication :
Juan Gomez-Luna, Izzat El Hajj, Ivan Fernandez, Christina Giannoula, Geraldo F. Oliveira, et Onur Mutlu :
Benchmarking Memory-Centric Computing Systems : analyse de matériel réel de traitement en mémoire
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