Lorsqu'un nouveau CPU sort, il est courant de regarder sa puissance théorique afin de se faire une idée des progrès effectués par l'architecture. Cependant, cela n'est absolument pas représentatif des performances du bouzin : en effet, avant de réaliser le calcul, il faut d'abord aller ramener les données dans des registres depuis la RAM, un processus qui peut être lent, voire critique.

 

Et pour accélérer cela, il n'y a pas 36 solutions : passer sur de la RAM plus véloce, ou augmenter le nombre de canaux, c'est-à-dire de contrôleur mémoire et de barrettes qui leur sont reliées. Cela se traduit en pratique par plus d'opérations mémoires effectuées en parallèle et donc des débits maximums qui bondissent. Enfin, tant que la répartition sur les différents canaux reste équitable.

 

Ces caractéristiques se ressentent d'autant plus dans le domaine du calcul haute-performance, où la performance et l'optimisation sont cruciales. C'est ainsi sans surprise qu'une équipe de chercheurs secondée par du personnel de chez NVIDIA - les GPU étant également au rendez-vous de ce test - s'est penchée sur l'influence desdits canaux sur des benchmarks de théorie des graphes, des algorithmes connus pour bien pomper du côté RAM.

 

intel xeonphi

Le Xeon Phi, tentative d'Intel de multiplier les cœurs "apacher", possédait à la fois sa propre RAM et un scratchpad d'HBM2 nommé MCDRAM

 

Sans grande surprise, plus il y a de canaux et plus l'application s'exécute rapidement, néanmoins il faut un nombre de threads suffisants pour saturer la bande passante proposée par un Xéon Phi : ce n'est qu'à 32 processus et plus que la HBM2 devient avantageuse ! Le résultat se transpose également chez les GPU, à la différence près des disparités de générations entre cartes, qui compliquent les déductions causes / conséquences.

 

Dans une période où le nombre de cœurs s'en va galopant sur le segment grand public - coucou le 3950X -, voici un travail qui a de quoi faire méditer... Le tri-channel, la prochaine évolution du secteur ? On peut toujours se brosser rêver !

 

 Comment se comporte les applications friandes de RAM une fois mises dans des conditions différentes ? Voilà le travail d'une équipe de chercheurs américains. 

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