ACTUALITÉS TECH – Le fait d’imposer la technologie CUDA sur des cartes graphiques destinées au jeu a provoqué chez Nvidia une crise presque existentielle. Avec le recul, cela semble presque absurde tant CUDA est devenu central dans la puissance actuelle de l’entreprise, mais Jensen Huang affirme que ce pari a failli coûter très cher à la société avant de devenir son avantage décisif.

Il est fascinant de voir à quel point CUDA est devenu une ressource indispensable pour Nvidia et pour l’ensemble de son activité, surtout quand on sait, selon Jensen Huang, que ce cadre logiciel créé en 2006 constitue aujourd’hui l’une des raisons majeures pour lesquelles l’entreprise occupe une position de premier plan dans l’IA. Pourtant, comme Huang l’a raconté dans le podcast de Lex Fridman, CUDA représentait au moment de son lancement un risque considérable pour Nvidia, car l’objectif de l’entreprise n’était pas d’être perçue uniquement comme un fabricant de GPU, mais comme un fournisseur complet de plateforme informatique. Huang ne voulait pas qu’Nvidia reste cantonnée à un rôle spécialisé. Il voulait qu’elle domine l’informatique au sens large.

Huang est revenu sur la manière dont est née l’idée de CUDA, c’est-à-dire celle de GPU programmables, et sur le rôle des pixel shaders programmables dans cette évolution. Leur objectif était de rendre les GPU utiles au-delà des seules charges 3D. Avec les pixel shaders, Nvidia imaginait un monde où la programmabilité dépasserait les frontières des CPU généralistes pour entrer dans un autre territoire. Selon Huang, l’introduction des pixel shaders a marqué l’entrée d’Nvidia dans l’univers du calcul, mais, même à ce stade, coder sur GPU n’offrait pas encore le même degré de précision que d’autres outils. Pour résoudre cela, Huang explique que le prochain bond décisif est venu du support des calculs FP32 dans les shaders programmables, ce qui a permis à Nvidia de pénétrer un marché où chercheurs et spécialistes voulaient déjà utiliser les GPU pour des tâches de calcul intensif.

Le point le plus intéressant dans l’histoire de CUDA, c’est qu’une fois la programmabilité des GPU atteinte, Nvidia a encore dû continuer à investir dans cette innovation pour la faire mûrir. Or, à l’époque, sa clientèle restait avant tout tournée vers le rendu des jeux vidéo, si bien que l’entreprise n’attendait pratiquement aucun revenu immédiat de GPU rendus programmables par CUDA. Huang et ses équipes savaient qu’intégrer CUDA directement aux GPU GeForce ne produirait pas de résultats financiers à court terme. C’était donc un pari coûteux qui augmentait fortement les dépenses alors même que les marges brutes reculaient. Il a fallu environ une décennie pour que ce pari sur CUDA commence à payer, et la patience de Huang ainsi que celle de l’équipe de développement, qui a maintenu cette pile logicielle pendant des années sans résultats tangibles, est l’une des raisons pour lesquelles CUDA a fini par devenir l’écosystème structuré qu’il est aujourd’hui. Huang reste d’ailleurs reconnaissant envers GeForce, qu’il considère comme la véritable force motrice ayant porté CUDA et tout son écosystème logiciel.

« Plus nous devenions une entreprise performante dans le calcul, plus nous perdions en spécialisation. Et plus nous nous spécialisions, moins nous conservions de capacité pour le calcul au sens large. L’entreprise devait trouver, pas à pas, ce chemin très étroit qui permettait d’élargir notre champ d’action informatique sans abandonner notre expertise principale. C’est ce qui a attiré vers nous tous ceux qui travaillaient sur les stream processors et d’autres types de processeurs orientés flux de données. Cela nous a coûté des montants énormes en profits, alors que nous n’avions pas les moyens de nous le permettre à l’époque. Mais nous l’avons fait quand même, parce que nous voulions être une entreprise de calcul. Nous avons augmenté nos coûts de 50 % alors que nous étions une entreprise fonctionnant avec une marge brute de 35 %. Notre capitalisation boursière est tombée à environ un milliard et demi de dollars. On pouvait imaginer qu’un jour cela entrerait dans les stations de travail et les supercalculateurs, et que nous pourrions peut-être y obtenir de meilleures marges. On pouvait donc rationnellement expliquer pourquoi nous pouvions nous permettre cela. Je dis toujours qu’Nvidia est la maison construite par GeForce – parce que c’est GeForce qui a amené CUDA à tout le monde. » – a déclaré Huang.

Et aujourd’hui, oui, le nombre de cœurs CUDA sur un GPU Nvidia compte réellement énormément…

Source : WCCFTech