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Après la roadmap GeForce, Nvidia nous en a dit un peu plus sur la roadmap des SoC Tegra. Si certains ont été quelque peu déçus de ne pas retrouver un GPU plus moderne dans Tegra 4, cela est en passe de changer. Jen-Hsun Huang a ainsi confirmé que la prochaine architecture Tegra, Logan, intégrerait enfin une évolution GPU majeure qui fera le pont avec les technologies qui nous retrouvons dans la gamme GeForce traditionnelles.

Ainsi, le GPU de Logan sera dérivé de l'architecture Kepler avec un support complet d'OpenGL 4.3 et surtout de CUDA 5 pour permettre d'exploiter la puissance de calcul du GPU d'une manière plus flexible, par exemple pour le traitement d'images. En plus de sa plateforme propriétaire CUDA, nul doute que Nvidia supportera également la plateforme ouverte OpenCL, qui, dernièrement, a enfin reçu un support clair de la part de Google en ce qui concerne Android.

Pour le reste, il est probable que Logan reprenne les mêmes cores Cortex-A15 que Tegra 4 et soit fabriqué en 20 nanomètres. Jen-Hsun Huang a précisé que si Tegra 4 est arrivé en retard, Tegra 4i est de son côté arrivé légèrement en avance alors que Logan devrait être à l'heure avec des premiers prototypes à la fin de l'année et une production qui débutera début 2014. Vous pouvez donc vous attendre à une annonce de Tegra 5 au CES 2014.

Tout ceci n'est cependant qu'une confirmation de ce que nous supposions déjà. La nouveauté est l'arrivée de quelques premières informations sur le successeur de Logan : Parker. Ce dernier arrivera en 2015 et intègrera les premiers cores ARM conçus en interne par Nvidia et basés sur l'architecture ARMv8 qui supporte le 64-bit, nom de code Denver. Au niveau du GPU, Parker passera à la génération Maxwell, avec seulement une année de décalage par rapport aux gros GPU dekstop, les architectures GPU étant dorénavant unifiées entre les différentes divisions de Nvidia.

Parker devrait également être la première puce conçue par Nvidia en vue de l'utilisation d'un procédé de fabrication de type FinFET ("transistors 3D) et nous pouvons supposer qu'il s'agira alors du 14nm.

Après le C, Fortran et le C++, c'est Python qui devient le quatrième langage officiel pour CUDA. Contrairement aux trois premiers langages, ce support ne provient pas directement de Nvidia mais profite de LLVM, une infrastructure de compilateur open source qui a été adoptée pour les compilateurs CUDA il y a un peu plus d'un an. Grossièrement, LLVM expose une représentation interne qui fait office d'intermédiaire entre l'architecture CUDA et les compilateurs, ce qui facilite l'ajout du support de l'accélération via GPU à la plupart des langages.

Si plusieurs variantes plus ou moins complètes de compilateurs Python pour CUDA existent depuis quelques temps, c'est le nouveau compilateur NumbaPro développé par Continuum Analytics qui a atteint le premier un niveau suffisamment avancé pour que Nvidia puisse annoncer Python en tant que quatrième langage officiel pour CUDA

Bien que la suite Anaconda Accelerate  qui intègre NumbaPro ne soit pas disponible librement, elle coûte 129$ (mais devrait passer en open source à terme), le fait que Nvidia puisse valider de la sorte un compilateur Python mis au point par un développeur externe témoigne de l'intérêt de la stratégie qui a dicté le passage à LLVM.

Ce support de Python, très répandu dans l'industrie et le monde scientifique, devrait permettre à Nvidia de convaincre quelques développeurs réticents de plus de passer au GPU computing ou tout du moins de jeter un coup d'œil aux possibilités qu'il pourrait offrir.