Trois comptes officiels Nvidia, le compte Windows et celui d'Arm ont publié au même moment un message énigmatique accompagné de deux nombres. Ce sont des coordonnées GPS, et elles désignent l'endroit exact où Jensen Huang doit lever le voile, ce dimanche, sur la première puce maison pour PC portable.
Petite victoire pour le logiciel libre. Avec la prochaine version du noyau Linux, la 7.2, le pilote Nouveau va enfin prendre en charge le GA100 de NVIDIA.
Pour situer, Nouveau, c'est le pilote graphique libre développé par la communauté pour faire fonctionner les cartes NVIDIA sans dépendre du pilote propriétaire maison.
Le GA100, lui, n'est pas une carte de gamer. C'est la puce qui anime l'A100, l'accélérateur que NVIDIA vend par camions entiers aux data centers pour entraîner les IA et faire tourner du calcul scientifique. Une bête taillée uniquement pour le calcul, sans même de sortie vidéo.
Et c'est justement ce qui posait problème. Nouveau gérait déjà les autres cartes de la génération Ampere grâce au GSP, un petit processeur embarqué sur la carte qui sert d'intermédiaire pour la piloter.
Sauf que le GA100, étant une puce entièrement dédiée au calcul, faisait bande à part et réclamait un traitement particulier, en réutilisant au passage des bouts de code prévus pour la génération précédente. NVIDIA a fini par publier les correctifs nécessaires en février, et ils arrivent donc maintenant dans le noyau.
Attention quand même à ne pas crier victoire trop vite. Le pilote côté noyau est prêt, d'accord, mais la partie logicielle qui permet réellement d'exploiter la carte pour faire du calcul n'est pas encore au point côté libre.
Les outils comme Mesa ou les pilotes OpenCL ne savent toujours pas gérer une carte NVIDIA dépourvue de moteur 3D. Il reste du boulot avant d'avoir une chaîne entièrement open source du début à la fin.
Source : Phoronix
Avec la sortie de CUDA 13.3, NVIDIA renforce son écosystème GPU sur deux fronts importants. La version Python passe officiellement en 1.0 (donc considérée comme stable et utilisable en production), et CUDA Tile arrive nativement pour les développeurs C++.
Petit rappel pour les non-initiés : CUDA, c'est l'outil que tout le monde utilise pour faire tourner du calcul sur les cartes graphiques NVIDIA, principalement pour l'IA et le calcul scientifique.
Historiquement, c'est du C/C++ à 99%. NVIDIA pousse depuis quelques années pour rendre tout ça accessible en Python, et ce passage en 1.0 marque une étape importante. À partir de maintenant, l'API ne changera plus brutalement entre les versions mineures.
En pratique, les développeurs peuvent désormais compter dessus pour leurs projets long terme. La version 1.0 ajoute aussi le support des "green contexts" (un système pour réserver une partie de la GPU à des tâches isolées) et du checkpointing CUDA (la possibilité de sauvegarder l'état d'une exécution GPU pour la reprendre plus tard).
L'autre gros morceau, c'est CUDA Tile pour C++. Le modèle de programmation "tile" consiste à découper un calcul en blocs uniformes traités en parallèle, plutôt que de gérer chaque fil d'exécution individuellement (la GPU en fait tourner des milliers en même temps).
Il était déjà disponible en Python via des bibliothèques comme Triton. Il arrive maintenant en C++. L'idée est de monter d'un cran en abstraction : vous décrivez ce que vous voulez faire au niveau du bloc, et le compilateur s'occupe de mapper ça sur les threads. Le support couvre les GPU Hopper (l'architecture haut de gamme de NVIDIA pour les datacenters IA) et toutes les architectures plus récentes.
En bonus, NVIDIA introduit CompileIQ, un framework d'auto-tuning du compilateur qui promet jusqu'à 15% de gain sur des opérations critiques comme la multiplication de matrices ou les mécanismes d'attention utilisés dans les modèles d'IA. Le support du C++23 dans les compilateurs NVCC et NVRTC est aussi de la partie.
Pour les développeurs IA, c'est une nouvelle version importante. La programmation GPU est toujours un domaine très technique, mais NVIDIA réduit progressivement la barrière d'entrée, surtout côté Python. AMD a du boulot pour rattraper son retard avec ROCm, leur équivalent maison qui peine encore à convaincre la communauté.
Source : Phoronix
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