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AMD profite du forum SC15 pour annoncer l'initiative Boltzmann, un ensemble de nouveaux outils dédiés à renforcer sa présence dans le HPC, notamment via un portage du code CUDA.

Il y a quelques semaines, le départ de Phil Rogers d'AMD pour rejoindre Nvidia a pu soulever quelques inquiétudes. Cet ingénieur émérite était la figure de proue de la HSA, la plateforme ouverte dédiée au calcul hétérogène ("CPU + GPU"), poussée par AMD avec le support du monde ARM. Une perte incontestable pour AMD qui mise beaucoup sur la HSA, que ce soit au niveau du HPC (calcul haute performances) ou du grand public.

A l'occasion du SC15 (SuperComputing), AMD tient cependant à rassurer quant à l'avenir de la HSA et de son écosystème dédié au calcul hétérogène. De nombreux développements, dédiés initialement au monde professionnel, sont en cours de finalisation et, avec une bonne dose de pragmatisme, ont pour objectif commun d'apporter aux développeurs et aux clients potentiels les outils dont ils ont besoin. AMD regroupe cet ensemble de développements sous le nom de code "Initiative Boltzmann", en référence au physicien Ludwig Eduard Boltzmann dont les équations profitent aujourd'hui de la puissance de calcul des GPU.


Sans donner de précisions liées au hardware, les annonces sont concentrées sur le software, AMD annonce tout d'abord l'extension du support de la HSA des APU (Kaveri) vers les GPU dédiés. Pour cela, AMD proposera un nouveau pilote Linux headless, c'est-à-dire totalement dédié au calcul, allégé du support des parties graphiques et vidéo. De quoi proposer plus facilement un adressage mémoire unifié entre les CPU et les GPU (et rattraper Nvidia sur ce point crucial), réduire la latence des transferts PCIe et de l'envoi des commandes, mieux exploiter tout le sous-système mémoire des GPU etc. Des systèmes de gestion spécifique des GPU (fréquences turbo etc.) seront également proposés ainsi qu'un support étendu de la communication P2P, y compris pour des GPU présents dans des nœuds différents dans le cadre des supercalculateurs.


Ensuite, AMD annonce un nouveau compilateur : HCC pour Heterogeneous Compute Compiler. Il s'agit d'un compilateur de type source unique, c'est-à-dire qu'il traite autant le code CPU que le code GPU mis en avant à l'aide de directives (à la manière de C++ AMP de Microsoft). HCC est compatible C++ 11/14, C11 et OpenMP 4.0. Il propose par ailleurs un support alpha de la Parallel Standard Template Library de C++17 (C++1z), la prochaine révision de C++ attendue pour 2017. AMD annonce différentes optimisations qui devraient profiter aux performances tels qu'une meilleure gestion de la mémoire et le support de l'exécution asynchrone des kernels (et concomitante).


Enfin, AMD fait face à la réalité : CUDA de Nvidia est bien implanté dans le monde du HPC. Suffisamment pour que sa seule stratégie à ce niveau ne puisse plus se résumer à essayer de nier cet état de fait avec des statistiques d'utilisation d'OpenCL chez les développeurs. Avec pragmatisme, AMD annonce ainsi l'interface HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) dont le but est de permettre au code CUDA de tourner sur ses propres GPU.

Cela se fera de manière indirecte bien entendu, avec des outils qui porteront le code source CUDA vers un language C++ commun (cudaMemcpy -> hipMemCpy). Après conversion, le code pourra ensuite tourner aussi bien sur les GPU Nvidia via le compilateur NVCC que sur les GPU AMD via le compilateur HCC. AMD indique que d'après ses tests, 90% du code CUDA peut être automatiquement porté alors que les 10% restants doivent être traités manuellement mais en C++ standard. AMD estime que cela devrait répondre aux demandes du marché qui appréciera l'ouverture de l'offre matérielle pour une bonne partie des systèmes amenés à faire tourner du code CUDA. A voir par contre si Nvidia appréciera cette initiative de la même manière...

A noter que ce support du code CUDA reste partiel et ne concerne que l'ensemble de plus haut niveau, soit le code C/C++ CUDA pour l'API runtime. Le code qui vise l'API driver ainsi que le code PTX ne seront pas supportés, tout du moins initialement.

AMD fera la démonstration de ces outils durant le SC15 et une première version beta sera mise dans les mains des développeurs au premier trimestre 2016.

Selon les résultats d'une étude que nous a présentés AMD, OpenCL est en train de gagner du terrain, notamment par rapport à C pour CUDA, l'API similaire mais propriétaire proposée par Nvidia depuis 2007. Plus récent, mais ouvert, OpenCL est prévu pour supporter tout type de processeurs, qu'ils soient CPU ou GPU, ce qui permet aux développeurs de s'assurer un support, même si peu performant, sur un maximum de systèmes.

Le sondage présenté à plus de 500 développeurs d'une part en Amérique du Nord et d'autre part en EMEA a fait ressortir une préférence pour OpenCL par rapport à CUDA. OpenMP d'une part et les outils Intel d'autre part conservent cependant la première place. Reste bien entendu à voir quand cette progression chez les développeurs portera ses fruits en pratique pour les utilisateurs…