CheckMag | Le grand ralentissement des GPU

Depuis des décennies, les GPU ont révolutionné l'informatique, entraînant des bonds incroyables en termes de performances à chaque nouvelle génération. Cependant, alors que l'industrie approche des limites physiques et financières de la fabrication de silicium, ces gains ralentissent, ce qui oblige à modifier la façon dont les performances sont atteintes et mesurées. L'examen des tendances générationnelles révèle ce changement et souligne la nécessité de nouvelles stratégies pour soutenir l'innovation dans la technologie des GPU.

Prenons l'exemple de l'évolution de Nvidia. La série RTX 20 (Turing) a introduit le ray tracing en temps réel, une étape architecturale importante, tandis que la série RTX 30 (Turing) a introduit le ray tracing en temps réel, une étape architecturale importante Série RTX 30 (Ampere) et la série RTX 40 (Ada Lovelace) ont porté la puissance de calcul à de nouveaux sommets. Cependant, le rythme de croissance des performances s'est ralenti. Les gains mensuels sont passés d'environ 2,68 % pendant la transition des RTX 20 à 30 à environ 0,96 % pour la prochaine série RTX 50. L'histoire d'AMD suit un schéma similaire, avec RDNA 2 (série RX 6000) offrant une amélioration mensuelle remarquable de ~6,25 % que RDNA 3 ne peut égaler avec ~2,60 %.

Ce déclin n'est pas dû à un manque d'ambition, mais aux défis croissants de la mise à l'échelle du silicium. Les nœuds de processus tels que 7nm et 4nm ont débloqué des capacités extraordinaires, mais la poursuite de la miniaturisation se heurte à des obstacles techniques et financiers considérables. L'ère de la croissance exponentielle du matériel brut cède la place à l'innovation architecturale comme principal moteur de progrès.

Les améliorations architecturales telles que le DLSS de Nvidia et les conceptions multi-puces d'AMD représentent cette nouvelle orientation. Ces nouvelles technologies tirent parti de l'IA, de l'intégration avancée de la mémoire et de l'optimisation logicielle pour améliorer les performances dans des scénarios réels. Les concepts émergents tels que les architectures chiplet et l'empilement 3D promettent également de transformer la conception des GPU, en permettant aux fabricants de dépasser les limites des puces monolithiques et d'atteindre des performances plus élevées dans le cadre des contraintes existantes.

Alors que l'innovation matérielle ralentit, notre compréhension des performances doit évoluer. Les critères de référence traditionnels, tels que les téraflops et les résultats de tests synthétiques, conservent leur valeur mais ne parviennent souvent pas à rendre compte de l'expérience réelle de l'utilisateur, en particulier dans le domaine des jeux. Une approche plus pertinente consiste à se concentrer sur la latence des images, qui mesure le temps nécessaire à un GPU pour rendre et afficher des images individuelles. Cette mesure reflète mieux la fluidité et la réactivité du jeu.

Les besoins en matière de latence varient également de manière significative selon les genres de jeux. Les jeux de tir rapides (FPS) exigent une latence ultra-faible pour obtenir des images fluides et des commandes précises pendant les séquences d'action. En revanche, les jeux de rôle (RPG) privilégient les images riches et immersives, pour lesquelles une latence légèrement plus élevée est acceptable. Les jeux de stratégie ou les jeux occasionnels peuvent tolérer une latence encore plus importante sans compromettre la satisfaction de l'utilisateur. La reconnaissance de ces différences permet aux développeurs et aux fabricants d'optimiser les adaptateurs graphiques et les logiciels pour des cas d'utilisation spécifiques, garantissant ainsi une expérience optimale dans les diverses applications de jeu.

La latence des images a un impact direct sur la fluidité et la réactivité d'un jeu, en particulier dans les scénarios à forte intensité graphique ou à taux d'images élevé. L'évaluation des GPU sur la base de la latence et de la stabilité donne une image plus claire de leurs performances réelles. Un GPU doté d'une puissance brute modeste peut néanmoins surpasser un concurrent mieux noté en minimisant les bégaiements et les chutes d'images au cours d'un jeu exigeant. En mettant l'accent sur ces paramètres, les fabricants peuvent mieux répondre aux attentes des joueurs et des professionnels.

L'industrie des GPU se trouve à un tournant décisif. La mise à l'échelle traditionnelle du silicium offrant des rendements décroissants, l'avenir réside dans la combinaison de conceptions matérielles innovantes et d'approches plus intelligentes de la mesure des performances. Le rendu amélioré par l'IA, l'allocation plus intelligente des ressources et les architectures de mémoire avancées seront les moteurs de la prochaine vague d'évolution des GPU. Dans le même temps, l'adoption de mesures telles que la latence de la trame garantit que ces avancées apportent des améliorations significatives et tangibles aux utilisateurs finaux.

Le prochain chapitre des GPU ne consiste pas seulement à rendre le silicium plus rapide ou plus petit. Il s'agit de réimaginer la façon dont nous abordons l'informatique elle-même, en nous concentrant sur la créativité, l'efficacité et l'expérience de l'utilisateur afin de propulser l'innovation dans un monde où les limites du silicium ne sont plus les limites du possible.