Des performances single-core à la traîne !

A l'issue de cette première partie, nous comprenons un peu mieux la stagnation des performances des CPU depuis quelques années. Si la vectorisation de code permet une accélération conséquente, cela est surtout vrai pour les programmes de simulation et de calcul scientifique (ces programmes ont peu de branchements et opèrent sur des données souvent contiguës en mémoire... et sont très souvent utilisés dans les benchmarks à chaque nouvelle génération de CPU !), cela n'est pas suffisant pour faire doubler les performances monocœurs tous les deux ans, n'en déplaise à Mr Moore.

 

amd epyc

EPYC, ou la parfaite illustration de "comment aller plus vite sans augmenter la fréquence"

 

Malgré tout, les processus de gravure de plus en plus fins ont permis (avec plus ou moins de retard, le 14 nm ayant été longtemps repoussé chez Intel, tout comme la prochaine génération en 10 nm) d'intégrer toujours plus de transistors. Il a donc bien fallu trouver une utilité dans ce surplus de silicium, qui s'est soldée par la multiplication du nombre de coeurs. Cependant cela n'est pas sans conséquences sur la manière même de programmer, que vous pourrez retrouver dans la deuxième partie de notre dossier.



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