A l'époque des multiples coeurs, la débauche de puissance informatique est rarement consommée en totalité par les particuliers. Certains domaines cependant s'en servent pleinement : armée, météorologie, finances, physique...Les supercalculateurs peuvent cependant coûter des millions d'euros, ce qui les met hors de portée de nombreuses sociétés. Nvidia compte bien remédier à cela par le biais de son Tesla Personal Supercomputer. La firme promet, à puissance équivalente, un prix divisé par cent.

La puissance de calcul est importante dans certains secteurs. Le grand public l'utilise assez rarement, traitements audio et vidéo exceptés. On sait déjà que les cartes graphiques permettent, par des interfaces de programmation spécifiques (comme CUDA chez Nvidia), d'améliorer drastiquement les performances d'encodeurs vidéo, de logiciels destinés à des attaques par force brute, etc.

L'utilisation de processeurs graphiques réalisant des calculs complexes relève du domaine du GPGPU - General-Purpose Processing on Graphics Processing Units. Un projet comme Folding@Home par exemple emploie déjà la puissance des CPU et GPU personnels pour aider la recherche.

Or, en dehors des scientifiques, de telles performances intéressent également d'autres domaines civils. Les supercalculateurs, tels qu'on en entend parler par exemple dans le TOP500, coûtent plusieurs dizaines de millions de dollars chacun. Face à cela, Cray s'est récemment associé à Microsoft pour permettre la construction de machines haut de gamme d'une taille équivalente à celle d'une station de travail classique. Au maximum, le CX1 peut en effet accueillir 16 Xeon quad-core. L'achat n'est pas ouvert à tous puisqu'il faut  tout de même compter entre 20 000 et 60 000$ par machine selon la configuration choisie.

Quelle puissance de calcul pour le Tesla ?

Nvidia se positionne plus ou moins sur le même secteur : donner la possibilité à des entreprises ou organisations d'acheter une machine profilée pour le calcul intensif  à moindre coût mais aussi permettre une utilisation monoposte d'un tel superordinateur. Celui-ci repose en fait sur le GPU C1060 de Nvidia, doté de 4 Go de GDRR3. Le C1060 dispose de 240 coeurs cadencés à 1,33 Ghz. Quatre de ces GPU peuvent être associés dans un même boitier, ce qui confère à une telle machine une puissance de calcul équivalente à un peu moins de 4 TFLOPS en simple précision et à près de 400 GFLOPS en double précision. Ce n'est pas Nvidia qui se chargera de la construction de ces superordinateurs mais on sait d'ores et déjà qu'ils seront commercialisés entre 4 000 et 15 000€ selon le matériel utilisé, notamment le nombre de GPU affectés. Le nom choisi par Nvidia témoigne assez bien du positionnement de la société : il s'agit du Tesla Personal Supercomputer.

Une tel rapport performances/prix semble en effet assez rare. Selon la firme au caméléon, il faudrait compter plusieurs centaines de milliers de dollars pour un supercalculateur équivalent, monté en cluster. Le problème réside en l'utilisation des outils de développement CUDA, nécessaires pour tirer partie de la puissance du GPU. Ceux-ci nécessitent une certaine expérience, notamment en programmation C,  ou alors l'utilisation de logiciels qui ont déjà bénéficié d'optimisations spécifiques à CUDA. Une société profitant du Tesla pour des raisons financières pourrait éprouver des difficultés à adapter ses logiciels en conséquence.

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