Mieux qu'un hackintosh : construisez l'équivalent d'un superordinateur de 2002 pour 3000 $

Au début des années 2000, Apple s’était lancée sur le marché des supercalculateurs. Réalisé en collaboration avec l’institut Virginia Tech, Big Mac a été l’espace de quelques mois le troisième superordinateur le plus puissant au monde. Cette machine était composée initialement de 1 100 Power Mac, qui avaient été par la suite remplacés par des Xserve.

Ce superordinateur avait coûté 5,2 millions de dollars et était capable de monter jusqu’à 12,25 téraflops de puissance. L’un des intérêts de ce système, c’est qu’il n’était pas très cher par rapport à la concurrence. Le superordinateur de NEC, le plus puissant de l’époque, avait nécessité un investissement de 400 millions de dollars pour 35,86 téraflops.

Avec le temps qui passe, surtout dans les nouvelles technologies, tout cela apparait comme bien peu de choses en 2017. En effet, vous pouvez construire chez vous votre propre superordinateur, lequel sera plus puissant (50 teraflops), prendra nettement moins de place et vous coûtera moins cher qu’un bon Mac Pro.

Spécialisé dans l’apprentissage profond, Carlos E. Perez a conçu une station de 50 téraflops pour à peine 3 000 $. Celle-ci est constituée des éléments suivants :

• 2  AMD Radeon Vega Frontier Edition 16GB GPU - $2,000
• 1 G.SKILL 32GB (2 x 16GB) DDR4 Memory- $200.99
• 1   Crucial 525GB SATA III 3-D SSD - $159.99
• 1  EVGA Plus 1000W Gold Power Supply - $119.99
• 1 MSI X370 AM4 AMD Motherboard - $129.99
• 1 AMD Ryzen 7 1700 8-Core 3.0 GHz (3.7 GHz Turbo) Processor - $ 314.99
• 1 Toshiba 5TB 7200 RPM SATA Hard Drive - $146.99
•  1 Rosewill ATX Mid Tower Case - $49

Au total, il en a pour 3 122 $, soit 62 $ le téraflops. Le tout fonctionne sous Ubuntu. Carlos E. Perez explique avoir également regardé du côté de Nvidia, mais certains types de calculs (FP16 / FP64) ne sont pas pris en charge sur les cartes grand public du constructeur. Résultat, il faut migrer vers des cartes professionnelles qui sont autrement plus onéreuses.

De son point de vue, si AMD a une carte à jouer avec son offre dans le domaine de l’apprentissage profond, il reste encore du chemin à faire sur le plan logiciel. De ce point de vue, AMD a encore beaucoup de chemin à parcourir, mais le potentiel est là.

À ce sujet, on rappellera que l’iPhone 8 devrait avoir une puce dédiée à l’intelligence artificielle.