Processeur parallèle vs processeur série (séquentiel)
Traitement parallèle et séquentiel (série) : un système peut-il diviser les tâches pour utiliser plusieurs cœurs/processeurs simultanément, ou doit-il les exécuter sur un seul cœur ? Tous les processeurs grand public étaient séquentiels avant mi-2005 (premier dual-core Intel grand public). Plusieurs cœurs uniques peuvent coopérer via clusters parallèles en réseau ou multi-processeurs sur une carte mère.
Les ordinateurs sont des machines multitâches
PC moderne : dizaines à centaines de tâches simultanées. Mais chaque cœur ne fait qu'une chose à la fois. Le processeur saute entre « threads » (flux d'instructions) pour illusion de simultanéité (concurrence). Perte de cycles lors des commutations, pas d'efficacité optimale en multitâche pur.
Exécution parallèle des tâches
Environnement parallèle = traitement plus rapide si les programmes sont écrits pour.
- Programme séquentiel : instructions en file unique, un seul thread vers le processeur.
- Programme parallèle : tâches découpées en parties indépendantes → réparties sur plusieurs cœurs → réassemblées.
Processeurs parallèles multiplient la puissance de processeurs séquentiels à fréquence équivalente avec code adapté. Mais un séquentiel à fréquence plus haute peut surpasser du parallèle sur un thread unique.
Traitement séquentiel en action
Analogie : 12 caisses ouvertes, un seul caissier qui court entre elles, encaisse quelques articles par caisse, passe à la suivante, but : finir toutes en même temps. Le caissier = CPU.
Traitement parallèle en action
Analogie : plusieurs caissiers pour 12 caisses. Si programme adapté, le « client » divise sa commande en groupes et passe par plusieurs caisses à la fois.
Les processeurs parallèles élargissent les possibilités
2007 : Nvidia utilise le parallèle pour révolutionner le graphique (GPU). GPU = parallélisme massif : milliers de cœurs modestes pour calculs simples simultanés. CPU = quelques cœurs puissants. GPU : graphismes, mais aussi tri, algèbre matricielle, IA, calcul scientifique.