{"id":1738884,"date":"2025-12-09T02:02:58","date_gmt":"2025-12-08T23:02:58","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/il-y-a-un-quart-de-siecle-un-etudiant-a-uni-32-cartes-graphiques-geforce-pour-jouer-a-quake-iii-cest-de-la-quest-nee-cuda\/"},"modified":"2025-12-09T02:03:03","modified_gmt":"2025-12-08T23:03:03","slug":"il-y-a-un-quart-de-siecle-un-etudiant-a-uni-32-cartes-graphiques-geforce-pour-jouer-a-quake-iii-cest-de-la-quest-nee-cuda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/il-y-a-un-quart-de-siecle-un-etudiant-a-uni-32-cartes-graphiques-geforce-pour-jouer-a-quake-iii-cest-de-la-quest-nee-cuda\/","title":{"rendered":"Il y a un quart de si\u00e8cle, un \u00e9tudiant a uni 32 cartes graphiques GeForce pour jouer \u00e0 Quake III. C’est de l\u00e0 qu’est n\u00e9e CUDA."},"content":{"rendered":"\n
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En l\u2019an 2000, Ian Buck<\/strong> avait un r\u00eave audacieux : jouer \u00e0 Quake III en r\u00e9solution 8K. \u00c9tudiant en informatique \u00e0 Stanford, il d\u00e9cida de rassembler 32 cartes graphiques GeForce pour rendre ce d\u00e9fi possible. Le r\u00e9sultat fut \u00e9poustouflant : le jeu \u00e9tait projet\u00e9 sur huit \u00e9crans, offrant une exp\u00e9rience visuelle in\u00e9dite.<\/p>\n

\u00ab C\u2019\u00e9tait magnifique \u00bb, confia-t-il des ann\u00e9es plus tard. Son aventure est relat\u00e9e dans ‘The Thinning Machine’, un essai de Stephen Witt publi\u00e9 en 2025 qui retrace l\u2019histoire de NVIDIA, et souligne l\u2019origine de CUDA, une architecture r\u00e9volutionnaire qui a propuls\u00e9 la soci\u00e9t\u00e9 vers de nouveaux sommets, en faisant le leader mondial en termes de capitalisation boursi\u00e8re.<\/p>\n

La GPU comme superordinateur personnel<\/h2>\n

Bien que cet essai ne f\u00fbt qu\u2019un amusement pour Buck, il r\u00e9v\u00e9la un potentiel cach\u00e9 : les unit\u00e9s de traitement graphique (GPU) pouvaient faire bien plus que dessiner des formes pour les jeux vid\u00e9o. Buck s\u2019est plong\u00e9 dans les caract\u00e9ristiques techniques des GPUs NVIDIA, s\u2019interrogeant sur leur capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes vari\u00e9s.<\/p>\n

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En 2006, la GeForce 8800 GTS (et sa version sup\u00e9rieure, la GTX) a marqu\u00e9 le d\u00e9but de l\u2019\u00e8re CUDA.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

Avec le soutien de la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), Buck a d\u00e9velopp\u00e9 un langage de programmation open-source appel\u00e9 Brook, qui transforma les GPUs en superordinateurs domestiques<\/strong>. Ce langage d\u00e9montrait que les GPUs pouvaient effectuer des calculs de fa\u00e7on g\u00e9n\u00e9rale, en exploitant le parall\u00e9lisme qu\u2019offraient ces puces.<\/p>\n

Le pouvoir de calcul extraordinaire<\/h3>\n

Par exemple, tandis qu\u2019une section de la puce illuminait le triangle A, une autre rasterisait le triangle B et une troisi\u00e8me enregistraisait le triangle C dans la m\u00e9moire. Bien que ce ne f\u00fbt pas le m\u00eame type de parall\u00e9lisme qu\u2019aujourd’hui, cela offrait d\u00e9j\u00e0 une puissance de calcul bien sup\u00e9rieure \u00e0 celle des CPU de l\u2019\u00e9poque.<\/p>\n

Cette recherche d\u00e9boucha sur un article intitul\u00e9 ‘Brook for GPUs : stream computing on graphics hardware<\/a>‘, rendant la computation parall\u00e8le largement accessible. Une personne remarqua imm\u00e9diatement son potentiel : Jensen Huang<\/strong>, fondateur de NVIDIA.<\/p>\n

Natalit\u00e9 de CUDA<\/h2>\n

En 2005, la chute de Silicon Graphics permet \u00e0 de nombreux talents de rejoindre NVIDIA. Ian Buck, avec John Nickolls<\/strong> et d’autres ing\u00e9nieurs, se lance dans le projet de CUDA, ou Compute Unified Domain Architecture<\/em>.<\/p>\n

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\n \"Nickolls
\n John Nickolls \/ Ian Buck.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

CUDA fut lanc\u00e9 officiellement en novembre 2006, marquant une \u00e9tape d\u00e9terminante, bien que la majorit\u00e9 des utilisateurs de cartes graphiques NVIDIA continuassent de les utiliser uniquement pour le jeu. Programmes bas\u00e9s sur CUDA, \u00e0 l\u2019\u00e9poque, \u00e9taient compliqu\u00e9s \u00e0 d\u00e9velopper et peu de gens en profitaient.<\/p>\n

D\u00e9buts difficiles<\/h3>\n

En 2007, la plateforme n\u2019a \u00e9t\u00e9 t\u00e9l\u00e9charg\u00e9e que 13 000 fois. Les premiers utilisateurs de CUDA venaient principalement de d\u00e9partements scientifiques, alors que l\u2019intelligence artificielle n\u2019\u00e9tait pas encore dans les discussions. Cependant, les r\u00e9sultats prometteurs n\u2019\u00e9taient pas imm\u00e9diatement visibles.<\/p>\n

Un succ\u00e8s tardif mais attendu<\/h2>\n

En 2012, Ian Buck a pr\u00e9dit l\u2019avenir de CUDA, en r\u00e9v\u00e9lant qu\u2019il pourrait transformer des secteurs vari\u00e9s, de la mode \u00e0 l\u2019automobile. Pourtant, c’est seulement lorsque des \u00e9tudiants comme Alex Krizhevsky<\/strong> et Ilya Sutskever<\/strong> ont utilis\u00e9 CUDA pour d\u00e9velopper AlexNet<\/a>, une avanc\u00e9e majeure en classification d\u2019images, que l’IA et CUDA ont trouv\u00e9 leur v\u00e9ritable synergie.<\/p>\n

Depuis, l\u2019impact de CUDA sur l\u2019intelligence artificielle s\u2019est r\u00e9v\u00e9l\u00e9 \u00e9norme, transformant des domaines entiers. L\u2019histoire de cette technologie, comme souvent, est une combinaison de vision, de pers\u00e9v\u00e9rance et d\u2019un brin de folie.<\/p>\n<\/div>\n


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F1-ES<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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