Les cartes mères

Pratique
DUAL CORE, 64 BITS
LA LOI D’AMDAHL
Le gain de performance engendré par la parallélisation d’un programme en vue de lui faire exploiter
plusieurs processeurs peut être évalué grâce à la loi d’Amdahl. Cette loi se base sur le fait qu’une partie
seulement du traitement peut être parallélisée, le reste devant s’effectuer de façon séquentielle. La loi
s’énonce ainsi :
• « Temps parallèle » est le temps d’exécution avec parallélisation.
• « Temps série » est le temps d’exécution sans parallélisation.
• « %s » est la portion du programme qui s’exécute en série, (1-%s) la portion qui s’exécute en parallèle.
• N est le nombre de processeurs.
L’accélération induite par la parallélisation est donc :
Considérons par exemple que 70% du moteur de jeu peut être parallélisé (%s = 30/100). L’accélération
avec deux processeurs vaut alors 1,54, soit un gain théorique de 54%. Le graphe suivant nous montre
l’évolution du gain de performance en fonction du nombre de processeurs présents, et ce pour un code
parallélisé à 70% et un code parallélisé à 80%.
Performance (en %)
500
450
400
350
300
250
200
150
Loi d'Amdahl - Evolution de la performance en fonction du nombre de processeurs
100
1 2 4 8 16 32 64
Evolution de la performance en fonction du nombre de processeurs
Il apparaît un phénomène intéressant : avec deux et quatre processeurs, une parallélisation de 70% du
code offre des gains proches de ceux obtenus avec un code parallélisé à 80%. A partir de 8 processeurs
en revanche, il devient nécessaire d’augmenter la quantité de code parallélisé afin de conserver un gain
notable. Ainsi, les configurations actuelles à deux cores (voire celles à quatre cores qui arriveront bientôt)
peuvent se contenter d’une parallélisation partielle tout en fournissant un bon gain de performance.
le moteur physique, le moteur de collisions,
la gestion des particules, le
moteur d ‘intelligence artificielle. La
parallélisation « intra-frame » consiste
alors à s’efforcer de traiter simultanément
ces sous-systèmes, mais là encore
ce n’est pas chose facile.
En effet, ces sous-systèmes possèdent
de fortes interactions, et cela se conçoit
aisément : le résultat de l’IA reposition-
PC Update mars / avril 06
70% du code parallélisé 80% du code parallélisé
Nombre de processeurs
ne les objets, qui seront soumis à
d’éventuelles collisions, créant donc de
nouvelles composantes dans le moteur
physique, qui va ainsi modifier les positions,
utilisées par l’étape d’IA du calcul
de l’image suivante … et ainsi de suite.
Dépendance temporelle donc, mais
également de données, certaines pouvant
être partagées par plusieurs sous-
systèmes. Difficile dans ce contexte de
concevoir un fonctionnement simultané
des sous-systèmes.
A ce stade, deux choix s’offrent aux
développeurs du moteur de jeu. Le
choix facile, rapide, consiste à utiliser la
puissance de calcul disponible du
second core à d’autres fins, en ajoutant
par exemple des effets spéciaux
(visuels et sonores). Le noyau même du
moteur reste affecté à un seul processeur,
et donc le nombre d’image par
secondes ne change pas par rapport à
la version mono-processeur. Le jeu est
plus joli, mais pas plus fluide.
L’avantage de cette méthode est de ne
presque pas toucher au noyau monothread
du moteur existant, et permet
ainsi de créer une version dual-core
rapidement, et pour un coût modeste.
En revanche, si le jeu peine à tourner de
façon fluide sur un processeur monocore,
l’ajout du second core n’y changera
rien. Pire encore, le jeu sera bien
souvent moins fluide, car les processeurs
dual-core sont en général cadencés
à des fréquences inférieures à
celles de leur pendant mono-core. Le
joueur se retrouve donc avec un jeu
plus joli, mais moins fluide.
L’autre solution consiste à refondre le
moteur de jeu afin de lui faire bénéficier
des cores présents. Refondre est un
terme optimiste, et revient en pratique à
refaire complètement le moteur de jeu,
ce qui demande du temps et engendre
un coût non négligeable. Le jeu en vaut
la chandelle cependant, car le gain de
performance peut s’avérer plus qu’intéressant.
Si 70% des routines du moteur
profitent d’une exécution en parallèle, le
gain de performance dépasse 50%
avec deux processeurs (voir encadré «
Loi d’Amdahl »). La politique actuelle
des constructeurs de microprocesseurs
tend à multiplier les core d’exécution,
ce qui ne pourra que bénéficier à des
moteurs de jeu multi-threadés.
Gageons que les processeurs quadcore
arriveront avant longtemps sur nos
PC, et la loi d’Amdahl nous permet de
prédire un gain de performance de
110%, soit un frame rate multiplié par
deux environ.
PARALLÉLISER
L’IMPARALLÉLISABLE
Concevoir un moteur de jeu multithreadé
n’est cependant pas chose
facile, du fait des dépendances entre
les sous-systèmes.
Une voie possible de parallélisme
consiste à se dire que l’on ne va pas
attendre qu’un sous-système ait fini