GTC: Performances GPU de Logan = GT 640M ?

Durant la GTC 2013, nous avons pu nous entretenir avec Ian Buck qui est à l'origine de la première version de CUDA et actuellement General Manager chez Nvidia pour les technologies du GPU Computing. Interrogé au sujet de Kayla, la plateforme de développement CUDA on ARM équipée d'un GPU GK208, Ian Buck nous a indiqué que les performances GPU, au niveau de CUDA, étaient bel et bien représentatives de celles de Logan, sans vouloir en dire plus.

Bien que ce niveau de performances représente le bas de gamme sur PC, il s'agit d'une évolution énorme pour un SoC Tegra. Si le passage au 20nm et sans aucun doute plusieurs évolutions de l'architecture (avec probablement une réduction du nombre d'unités de texturing), faciliteront l'arrivée de l'architecture Kepler et de CUDA dans le monde ultra-mobile, il est difficile d'imaginer que ces 384 cores (ou équivalents) flexibles ne consommeront pas plus que les 72 cores avec pipeline fixe de Tegra 4.

De quoi nous laisser spéculer qu'avec Logan, Nvidia devra se contenter de versions bridées (en termes d'unités actives ou de fréquences) pour les "petites" tablettes et les superphones, mais compte par contre revoir ses prétentions à la hausse avec un SoC capable de monter en gamme pour viser les "grosses" tablettes voire des ultra-portables et bien entendu le successeur de Shield.

Parallèlement à cela, Ian Buck nous a indiqué que CUDA devrait progressivement devenir "power aware" et devenir capable de prendre en compte l'aspect consommation ou tout du moins de permettre aux développeurs de le faire. Cela se fera tout d'abord au niveau des outils tels que Nsight (et sa version Tegra) qui d'ici quelques temps reporteront des informations liées à la consommation.

Il est possible qu'à terme, les compilateurs CUDA, permettent optionnellement d'améliorer le rendement énergétique, mais cela est encore à l'état de recherche et prendra encore plusieurs années avant d'éventuellement se concrétiser. Globalement, la meilleure stratégie reste d'exécuter le plus rapidement une tâche pour retourner au repos dès que possible mais ce n'est pas toujours vrai, d'autant plus dans le cas d'une tâche continue telle que le rendu 3D sur GPU. Par exemple, calculer une valeur au lieu de la lire en mémoire peut avoir un léger impact sur les performances mais augmenter le rendement énergétique.

En plus de préparer le futur avec CUDA, dans l'immédiat, le plus important pour Nvidia est probablement d'arriver à convaincre un maximum de développeurs que faire l'effort nécessaire pour arriver à utiliser 2 threads ou plus à fréquence modérée offre un meilleur rendement que se contenter d'un seul thread mais des performances de la fréquence CPU maximale.

Correction du 01/07/2013: le nom du GPU que nous pensions être GK117 est en réalité GK208.