L’entraînement des modèles d’IA, le traitement des transactions financières en temps réel et l’exécution de simulations complexes reposent tous sur le calcul parallèle. Pour toute personne qui élabore ou pilote une stratégie informatique moderne, la compréhension de cette technologie est devenue essentielle.
Plutôt que de traiter un problème étape par étape, le calcul parallèle découpe les tâches volumineuses et complexes en plus petites parties et les répartit sur plusieurs processeurs travaillant en même temps.
Cela contraste directement avec le calcul séquentielو également appelé calcul en série, le modèle traditionnel où un seul processeur traite une instruction à la fois, dans l’ordre, jusqu’à ce que la tâche soit terminée. Le calcul séquentiel convient bien à de nombreuses tâches quotidiennes, mais il atteint rapidement ses limites lorsque les charges de travail gagnent en volume et en complexité. Lorsque vous devez traiter des ensembles de données massifs, exécuter des simulations complexes ou entraîner des modèles de machine learning sophistiqués, attendre qu’un processeur termine avant de commencer l’étape suivante n’est tout simplement pas viable.
Le traitement parallèle résout ce problème en répartissant le travail sur plusieurs processeurs, cœurs ou machines, pour que différentes parties d’un problème puissent être résolues simultanément.
Le concept n’est pas nouveau. Le calcul parallèle trouve ses origines dans la recherche sur le supercalcul des années 1960 et 1970, lorsque les scientifiques avaient besoin d’une puissance de traitement bien supérieure à celle qu’une seule machine pouvait offrir. Pendant des décennies, il est resté principalement du ressort des laboratoires de recherche du secteur public, des établissements universitaires et des grandes entreprises disposant des ressources nécessaires pour construire et maintenir du matériel spécialisé. Heureusement, l’accessibilité s’est considérablement améliorée. L’essor du cloud computing a rendu le calcul parallèle possible pour des entreprises de pratiquement toutes tailles, en faisant un élément pratique et de plus en plus essentiel de l’architecture informatique moderne.
Comprendre le fonctionnement du calcul parallèle commence par reconnaître que tous les parallélismes ne se ressemblent pas. L’architecture, le logiciel et la manière dont le travail est réparti jouent tous un rôle dans la capacité d’un système à exploiter efficacement plusieurs processeurs travaillant ensemble.
Au niveau matériel, trois principaux modèles de mémoire définissent la manière dont les processeurs d’un système parallèle communiquent et partagent les informations :
Au-delà de l’architecture mémoire, le calcul parallèle se distingue aussi par la manière dont le travail lui-même est réparti. Deux des approches les plus courantes sont le parallélisme des tâches et le parallélisme des données.
Un point important que les responsables informatiques et les développeurs doivent garder à l’esprit : les logiciels ne tirent pas automatiquement parti d’une architecture parallèle. Les applications doivent être spécifiquement conçues ou adaptées pour répartir efficacement le travail entre plusieurs processeurs. Les systèmes hérités conçus pour le calcul séquentiel nécessitent souvent une réingénierie importante avant de pouvoir tirer pleinement parti d’une infrastructure parallèle. Cette réalité est un élément important à prendre en compte dans toute stratégie de modernisation.
Les mécanismes techniques du calcul parallèle, c’est-à-dire la manière dont le travail est réparti et exécuté sur plusieurs processeurs, offrent des avantages qui vont bien au-delà de la simple vitesse de traitement.
Pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de ces avantages sans la complexité liée à la gestion d’une infrastructure physique, des plateformes nuage telles que Microsoft Azure offrent des capacités de calcul parallèle, y compris des solutions conçues pour le calcul haute performance et le traitement de lots à grande échelle, qui rendent le parallélisme de niveau entreprise accessible sans la surcharge liée à sa mise en place par vos propres moyens.
Le calcul parallèle n’est pas une technologie de niche réservée aux supercalculateurs des laboratoires de recherche du secteur public. Aujourd’hui, il alimente certains des travaux les plus déterminants menés dans presque tous les grands secteurs.
Formation au modèle d’intelligence artificielle et machine learning
L’entraînement des modèles d’IA nécessite de traiter d’énormes volumes de données au moyen d’opérations mathématiques complexes, souvent sur des milliards de paramètres à la fois. Le calcul parallèle rend cela possible en répartissant la charge de calcul sur de nombreux processeurs simultanément, ce qui permet aux scientifiques des données et aux ingénieurs d’itérer plus vite et de créer des modèles plus sophistiqués.
Services financiers
Les organisations financières s’appuient sur le calcul parallèle pour exécuter des évaluations des risques, des algorithmes de détection des fraudes et le traitement des transactions en temps réel à une échelle que les systèmes séquentiels ne peuvent tout simplement pas prendre en charge. De nombreuses charges de travail s’exécutent sur des bases de données relationnelles conçues spécifiquement pour les données transactionnelles structurées. C’est le calcul parallèle qui leur permet de répondre aux exigences de performance à l’échelle de l’entreprise. Quand chaque milliseconde compte, l’architecture parallèle fait souvent la différence entre une plateforme compétitive et une plateforme dépassée.
Sciences de la vie et santé
Le séquençage du génome, la découverte de médicaments et l’analyse d’imagerie médicale génèrent tous des jeux de données d’une taille et d’une complexité vertigineuses. Le calcul parallèle permet aux chercheurs et aux cliniciens de traiter ces données d’une manière auparavant peu პრაქტique, en accélérant tout, de la recherche sur le cancer au développement de vaccins.
Simulations climatiques et d’ingénierie
La modélisation des systèmes météorologiques, la simulation des contraintes structurelles sur les infrastructures ou la prévision du comportement de la dynamique des fluides dans des environnements complexes nécessitent une puissance de calcul que seuls les systèmes parallèles peuvent fournir de manière fiable. Ces simulations aident les scientifiques et les ingénieurs à prendre des décisions plus éclairées et avec davantage de confiance.
Analytique du Big Data
Les organisations de tous les secteurs disposent d’énormes quantités de données. Pour de nombreuses organisations, ces données se trouvent dans un entrepôt de données, un référentiel centralisé conçu pour les requêtes et les analyses à grande échelle. Des stratégies comme le partitionnement de base de données, qui répartit les données sur plusieurs nœuds, s’associent naturellement au calcul parallèle pour maintenir des performances de requête élevées, même lorsque les volumes de données augmentent. Le calcul parallèle aide les plateformes d’analytique à interroger, traiter et exposer les informations issues de cet immense référentiel de données à des vitesses qui font de la veille stratégique en temps réel une réalité pratique, et non plus un simple objectif ambitieux.
Le point commun de tous ces cas d’usage est l’accessibilité. L’infrastructure nuage a rendu le calcul parallèle accessible aux entreprises de toutes tailles, en supprimant la barrière du matériel spécialisé sur site et en permettant aux organisations d’accéder à la demande à d’immenses ressources de calcul.
Le calcul parallèle a déjà transformé ce qui est possible pour les entreprises modernes, mais la technologie continue d’évoluer rapidement. Plusieurs tendances émergentes sont sur le point d’accroître encore ses capacités et sa pertinence métier dans les années à venir.
Calcul accéléré par l’IA
La relation entre l’IA et le calcul parallèle s’intensifie. Des matériels conçus à cet effet, comme les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement tensoriel (TPU), sont spécifiquement conçus pour gérer les charges de travail massivement parallèles exigées par l’entraînement et l’inférence de l’IA. À mesure que l’adoption de l’IA se développe dans l’entreprise, l’importance d’une infrastructure parallèle capable de la prendre en charge efficacement et à grande échelle s’accroît elle aussi.
Relation entre l’informatique quantique et le parallélisme
Le calcul quantique représente une approche fondamentalement différente du traitement de l’information, qui s’appuie sur les principes de la mécanique quantique pour évaluer simultanément de nombreuses solutions possibles. Bien que le calcul quantique soit encore en phase de maturation en tant que technologie, son potentiel pour compléter et étendre les capacités du calcul parallèle a des implications importantes pour des domaines tels que la cryptographie, la science des matériaux et les problèmes complexes d’optimisation.
Edge Computing
À mesure qu’un plus grand nombre de traitements se rapproche de l’endroit où les données sont générées, les principes du calcul parallèle suivent le mouvement. Les environnements de périphérie s’appuient de plus en plus sur des architectures parallèles pour gérer les besoins de traitement en temps réel sans tout renvoyer vers un centre de données centralisé. Cette tendance est particulièrement pertinente pour des secteurs comme la fabrication, la logistique et la santé, où les appareils en périphérie sont courants et où la latence est un facteur critique.
Calcul Exascale
Les systèmes de calcul exascale sont capables d’effectuer un quintillion de calculs par seconde. Ces systèmes représentent la pointe du calcul parallèle et ouvrent de nouveaux horizons dans la recherche scientifique, la sécurité nationale et la simulation à grande échelle. À mesure que les capacités exascale feront progressivement leur entrée dans les environnements nuage commerciaux, le plafond de performance des charges de travail d’entreprise s’élèvera considérablement.
Les fournisseurs de nuage investissent massivement dans l’infrastructure nécessaire pour prendre en charge ces capacités de calcul parallèle de nouvelle génération, ce qui permet de plus en plus aux grandes entreprises d’accéder à une puissance de calcul de pointe sans avoir à la construire ou à la maintenir elles-mêmes. À mesure que ces capacités mûrissent, elles redéfinissent aussi la manière dont les organisations abordent l’intégration des données, en facilitant la consolidation et le traitement en temps réel des données dans toute l’entreprise. Microsoft Azure, par exemple, continue d’élargir son portefeuille de calcul haute performance pour répondre aux exigences d’un monde porté par l’IA et gourmand en données.
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