Entretien avec Manuel Ujaldón Martínez: Prix NVIDIA CUDA Fellow

El Le Dr Manuel Ujaldón Martínez est le premier Espagnol à remporter un prix international CUDA Fellow Décerné par NVIDIA. Ujaldón a accepté de mener une interview pour notre portail dans laquelle il nous donne des informations intéressantes sur ses projets et son travail, ainsi que sur sa relation avec GNU Linux.

Manuel Ujaldón est professeur au Département d'architecture informatique de l'UMA (Université de Malaga),  auteur de plusieurs livres et tutoriels, conférencier lors de conférences et enseigne des cours intéressants. Pour tout ce travail considérable et excellent, Manuel a remporté de nombreux prix et distinctions.

LinuxAdictos: La première question est presque inévitable. Utilisez-vous habituellement GNU Linux? Quelle distribution?

Manuel Ujaldón Martínez : J'ai toujours été un passionné de Linux. J'utilise maintenant les distributions Linux que mes techniciens installent Département à l'UMA, où Ubuntu et SUSE prédominent. À mes débuts, j'ai choisi Red Hat / Fedora.

LA: Je crois comprendre que vous êtes le premier Espagnol à remporter le prix international CUDA Fellow de NVIDIA. Trois distinctions plus (Centre de recherche CUDA et deux centres d'enseignement CUDA) sont tombés sur l'Université de Malaga, où il travaille. Tout d'abord, félicitations à vous et à l'UMA de notre blog. Comment tout ce voyage avec CUDA a-t-il commencé?

MU: Il y a d'abord eu les prix décernés à l'institution, dans laquelle j'ai été chercheur principal. Et enfin, le prix individuel. L'histoire se résume dans cette phrase de Voltaire,
"La chance, c'est quand la préparation rencontre l'opportunité." En 2003, lors de mon premier séjour à l'Ohio State University, j'ai appris à implémenter du code scientifique sur le GPU de manière autodidacte et artisanale, d'abord avec des shaders puis avec Cg. En 2005, j'ai terminé le livre où j'ai documenté l'ensemble du processus. Je pensais seulement le transmettre aux étudiants de mes cours d'été, mais peu plus tard, CUDA est né et tout a changé. En 2008, plus de 4.000 articles scientifiques ont été écrits sur le phénomène CUDA (en 2014 ils dépassaient les 60.000), et j'ai reçu la première reconnaissance de Nvidia, un «Professor Partnership» pour lequel ils ont fait don d'un serveur Tesla S2050 à l'UMA avec -end GPU. Il était entouré de très bons collaborateurs, à l'UMA, à l'Ohio State,… Ce talent a produit toutes les récompenses que vous avez mentionnées. Il fallait juste tirer le chariot.
En 2015, il y a un téléchargement du SDK CUDA toutes les 9 secondes, et le recensement des GPU exécutant CUDA dépasse 600 millions. Maintenant, les prix sont beaucoup plus compétitifs, mais je continue à être renouvelé en tant que Fellow CUDA quatre ans plus tard parce que Nvidia soutient les «early adopters» et ceux d'entre nous qui ont une passion pour l'enseignement de CUDA. Avec plus de 50 cours et séminaires dispensés pendant tout ce temps (certains après plus de 20 heures de vol), la compagnie apprécie mes efforts. Et cela me donne l'opportunité de connaître au sein de l'entreprise leader dans mon domaine de recherche, une expérience inestimable. Morale: sans préparation, n'exige pas de chance

LA: NVIDIA nous a laissé des moments doux-amers pour les Linux. Vous vous souviendrez que "Va te faire foutre!" par Linus Torvalds dédié à NVIDIA. Peu de temps après, Linus a applaudi que NVIDIA ait sorti les pilotes Tegra K1… Quelle est selon vous la cause de ces changements d'attitude?

MU: À ses débuts, Nvidia était une entreprise conçue pour gagner de l'argent. Mais au cours de la dernière décennie, du moins dans la division que je connais, elle a été remplie de scientifiques des meilleures universités, principalement de Stanford. Des personnes comme Bill Dally ou David Luebke connaissent la valeur ajoutée de la diffusion des connaissances et de la formation. Le profit arrive enfin, mais en passant par là. Il y a maintenant plus de 800 Universités inscrites qui enseignent CUDA et que Nvidia chouchoute avec des dons, des bourses, des cours, ... Il est investi dans la carrière, avant que les signatures d'étoiles ne soient recherchées pour gagner maintenant! Les entreprises de la Silicon Valley savent regarder à long terme, de nombreuses initiatives semblent être un gouffre sans fond, mais ce sont des graines qui germent plus tard. Je comprends que pour Linus Torvalds, la Nvidia d'il y a 15 ans était Lucifer lui-même. Et maintenant, faites un clin d'œil étrange.

LA: Son travail contribue dans le domaine de la santé. Avec le traitement d'images biomédicales pour la détection de régions d'intérêt telles que les tumeurs ou les tissus régénérés et l'analyse des maladies dégénératives par des applications informatiques. Donnez-nous une introduction à ces projets intéressants ...

MU: Tout d'abord, les projets ne sont pas les miens, mais un groupe que je coordonne, et qui fonctionne autant ou plus que moi. Cela dit, nous n'inventons pas de nouvelles techniques biomédicales car nous ne sommes pas experts dans ce domaine, nous essayons de comprendre les processus les plus innovants et les plus coûteux en calcul pour les accélérer à l'aide du GPU. Les techniques de détection du cancer sont de plus en plus précises et préventives, mais nécessitent une analyse d'image qui peut prendre des mois sur un processeur. Dans un GPU, la chose peut rester des jours et même des heures, ce qui rend le processus viable. Un ingénieur est un type pragmatique, c'est l'étymologie du mot qui identifie notre union, c'est ce qui nous «transforme».

LA: Nous avons vu comment l'informatique peut améliorer notre vie et comment elle l'affecte. Mais peut-être pas aussi directement que ses projets, qui semblent uniquement orientés vers un travail purement humanitaire. Je veux dire, leur but n'est pas de développer une technologie qui puisse ensuite être utilisée dans le domaine de la santé, mais plutôt des projets par et pour la santé. Derrière ce grand chercheur, il y a aussi une personne formidable ... Vous ne pensez pas?

MU: Plus qu'une personne formidable, je me considère comme un type sensible. Lorsque vous travaillez dans un hôpital et que vous voyez un cancer de si près, c'est formidable de faire votre part. Qu'un patient puisse être diagnostiqué à l'avance par des jours voire des semaines est magnifique même si vous ne pouvez rien faire pour le guérir s'il tombe malade. Mais il pense qu'il est en bonne santé, et ce qui lui passe par la tête tous les jours est en attente du résultat médical. Raccourcir cette épreuve suppose une telle satisfaction que le développement d'un jeu vidéo, par exemple, ne peut pas me l'apporter. La société a un peu stigmatisé les informaticiens comme des types étranges («freakies»), mais il y a tout. Travailler dans un hôpital vous humanise, vous devenez plus hédoniste, c'est un excellent contrepoint, et plus encore dans le monde dans lequel nous vivons, avec tant de dépendance malsaine ...

LA: Il a poursuivi ses recherches sur la bioinformatique dans des centres aux États-Unis et en Australie. Aucun centre de recherche national ou hôpital ne s'est intéressé à votre travail pour le mettre en pratique?

MU: L'année dernière, la Junta de Andalucía m'a accordé un projet d'excellence de quatre ans pour accélérer les applications bioinformatiques dans les GPU, et au cours de la dernière décennie, nous en avons eu un autre similaire. Dans ce cas, nous analysons l'activité neuronale pour détecter les lésions cérébrales. Nous collaborons avec la société Brain Dynamics du parc technologique andalou, et à partir de là, nous avons accès à divers hôpitaux de la région. L'hôpital Clínico et l'hôpital Carlos Haya, tous deux à Malaga, et l'hôpital Costa del Sol, à Marbella, sont des clients potentiels et nous espérons qu'ils pourront bénéficier des résultats du projet. Pour l'instant il est prématuré de faire le point, il reste 3 ans de travail, mais nous naviguons sur la bonne voie et le navire a sa proue orientée vers la santé andalouse. Nous espérons parvenir à une conclusion positive. Cela s'est déjà produit avec le projet précédent.

LA: Utiliser la puissance d'un GPU pour des applications à usage général qui nécessitent des capacités de calcul élevées (GPGPU) est quelque chose qui semble être à la «mode». Pourquoi pensez-vous qu'il a fallu autant de temps à l'industrie pour voir qu'une carte graphique valait plus que de simples jeux vidéo?

MU: Toute grande innovation doit surmonter une résistance au changement. Les processeurs Intel et AMD exécutent du code x40 depuis 86 ans, un ensemble d'instructions désastreuses qui ne tient que parce que l'utilisateur apprécie la compatibilité ascendante. Intel en a toujours été conscient, mais ses tentatives de «modernisation» du x86 ont été des échecs si désastreux qu’au fil du temps, il a perdu la volonté de persévérer. AMD a été très complaisant tout ce temps, et ces dernières années, cela a beaucoup à voir avec la survie. Dans ceux-ci, un «outsider» comme Nvidia est arrivé, et sans ambition, il y parvient. Beaucoup d'entre nous voulaient oublier une mélodie désaccordée, surtout quand nous semblions condamnés à l'écouter quotidiennement. Maintenant, nous avons une musique paradisiaque, et hypnotisés nous ouvrons les yeux et voyons que le GPU est une plate-forme bon marché, polyvalente (que rien qu'en jouant ou en gérant le moniteur, nous l'avons déjà amorti) et omniprésente (actuellement trois GPU sont vendus pour chaque CPU) . C'est quand on pense, pourquoi pas? Et puis vous vous réveillez, car apprendre à programmer en CUDA n'est pas facile, surtout si vous venez de Python où tout fonctionne à un niveau élevé et se fait dos à la plateforme. CUDA est le triomphe du travailleur acharné, du désir de travailler, de la persévérance, de tant de valeurs désaffectées, mais qu'il faut récupérer. C'est un miracle qu'elle ait pénétré si profondément et si rapidement dans notre société actuelle.

LA: Vous avez commencé il y a plus de 10 ans avec cela, en fait, en 2005, vous avez publié ce livre sur la façon de programmer les GPU pour accélérer les applications scientifiques. Était-ce déjà un secret de polichinelle?

MU: Je ne pense pas que même les personnes les plus optimistes auraient pensé alors que nous arriverions là où nous en sommes, pas si tôt. Le GPU a un taux d'évolution beaucoup plus élevé que le CPU, chaque génération est plus courte et introduit plus d'innovations. Cela rend la route plus belle, mais aussi plus difficile pour le visionnaire.

LA: En outre, des initiatives telles que la HSA Foundation ont vu le jour pour gérer le développement des systèmes HSA. Pourriez-vous expliquer à d'autres mortels l'importance de l'informatique hétérogène?

MU: La grande majorité des processeurs actuels intègrent un CPU et un GPU sur la même puce. Le CPU est un multi-core (quelques cœurs complexes, une dizaine) et le GPU est un many-core (beaucoup de cœurs simples, environ trois mille). Lequel est le plus puissant, dix marteaux ou trois mille scalpels? Cela dépend du problème que vous souhaitez résoudre. Mais nous sommes tous d'accord pour dire que le meilleur est dix marteaux * et * trois mille scalpels. C'est de l'informatique hétérogène: n'abandonnez rien. Abonnez-vous à tout, puis essayez de desservir 100% des ressources. Pour occuper le processeur, vous aurez besoin de la vieille école: C il y a deux décennies, Java dernière décennie et Python cette décennie. Pour profiter du GPU, vous aurez besoin de CUDA cette décennie, et nous verrons ce qui se passera ensuite. De nombreux codes ont une meilleure apparence sur le processeur et d'autres sur le GPU. Si vous ne savez programmer que l'un des processeurs, vous manquez la dualité et vous l'avez payée lorsque vous avez acheté le PC. Chaque jour qui passe, le programmeur qui ne connaît pas le GPU est plus manchot, et l'entreprise préférera toujours un travailleur ambidextre.

LA: Les développeurs Linux accordent une attention particulière à ARM ces derniers temps. C'est à cause de quelque chose. Cette famille balaie les appareils mobiles. Mais il semble avoir un intérêt au-delà de la faible consommation, par exemple, AMD a dévoilé son architecture K12 et les Opteron A-Series pour les serveurs sont annoncés. ARM est-il l'avenir? Pensez-vous qu'il va conquérir le secteur du HPC et de l'informatique domestique en remplaçant AMD64, SPARC, POWER,…?

MU: Plus qu'une faible consommation, ARM propose un nouveau modèle, car il ne vous vend pas la puce, mais le design prévoit avec la licence pour le construire. Les autres caractères que vous mentionnez sont davantage un produit final exclusif. C'est comme si un restaurant vous vendait une paella, et un autre, la recette à faire chez vous (mais en garantissant qu'elle sera aussi bonne que celle du restaurant). Sur le long terme, si vous aimez la paella, mieux vaut investir dans la deuxième option, vous en profiterez plus et cela vous coûtera moins cher. De plus, en vendant la recette, vous vous faites plus d'amis, car le jour où la paella s'avère mauvaise, le client assume sa culpabilité, il ne peut pas la jeter au restaurant. C'est ainsi qu'ARM recueille des clients satisfaits, et c'est toujours un excellent investissement. Un bon exemple est le Nvidia Tegra que vous avez mentionné plus tôt. Ils portent un processeur ARM et rivalisent avec leurs puces dans le même segment de faible puissance où ARM est roi. Lorsque Nvidia est entré sur ce marché, ARM l'a aidé en lui donnant une recette clé. Maintenant, ARM gagne de l'argent avec le Tegra que Nvidia vend. En innovant, et en mettant en œuvre ses idées, ARM mérite sa chance (et en plus, c'est une entreprise européenne). J'espère qu'il continuera de croître.

LA: Le HPC est un territoire * nix, plus spécifiquement Linux. L'une des réponses à cette tendance pourrait être son open source, mais c'est aussi le cas de FreeBSD et pourtant le quota parle de lui-même. Pouvez-vous justifier ce rôle dominant de Linux dans le HPC?

MU: Pour moi, FreeBSD remplace Linux. Si vous avez la saveur pure, pourquoi changer. Et en dehors du monde Linux, je ne vois pas Windows ou MacOS se profiler au-dessus du HPC. Je suis top20.org depuis 500 ans et ils n'ont toujours été que de simples troupes. La communauté HPC est composée de scientifiques, et chaque élément auquel nous souscrivons a mérité son crédit, pas seulement le système d'exploitation. Savez-vous ce que les scientifiques utilisent pour écrire nos articles? Latex. Dans notre monde, Word a un marché difficile. Et pourtant, dans l'informatique utilisateur, Word gagne par un glissement de terrain.

LA: L'Université de Malaga est classée 22e dans le classement des universités qui contribuent le plus au logiciel libre. Que pouvez-vous dire de cette position en tant que membre de l'UMA?

MU: Je peux dire que je suis entouré de collègues brillants qui pourraient montrer beaucoup plus de leurs créations logicielles. Et je ne les ai jamais vus élaborer un plan économique pour devenir riche. Un travail bien fait vaut plus que l'argent.

LA: Nous terminons généralement l'entretien par une sorte de jeu. Il consiste à émettre un bref avis personnel sur les termes suivants:

MU: Open source: travail pour fournir des actifs incorporels, difficile à comprendre pour ceux qui se déplacent par des paramètres économiques. Là-bas, les meilleures choses de la vie sont gratuites.
OpenGL: Le premier standard de programmation graphique auquel nous devons tant.
OpenCL: Le standard de la programmation GPGPU, une belle histoire qui marche étonnamment vers le fiasco car elle ne inverse pas la tendance de sitôt. La vie n'est pas toujours juste.
Arduino: L'OpenGL de la couche matérielle, auquel nous devrons sûrement aussi beaucoup dans quelques années.
Linus Torvalds: Un gourou. En dessous des deux meilleurs, pour moi Steve Jobs et Robert Noyce, mais parmi les 50 personnages les plus influents de l'histoire de la technologie.

J'espère que vous avez aimé cette nouvelle interview dans la série que nous publierons. Et j'encourage les personnes intéressées à s'inscrire au 11e édition du cours de Programmation GPU avec CUDA. Il est organisé par Ujaldón lui-même et aura lieu en juillet à l'UMA. En outre, il bénéficie de l'approbation du Centre d'enseignement CUDA, ce qui le rend unique en Espagne.

Le cours est ouvert à toute personne ayant une connaissance minimale de la programmation en C. Participants apprendre à programmer des cartes graphiques avec CUDA. Ils profiteront de 60 heures, principalement pratiques. De plus, une carte graphique GeForce GTX 480 offerte par NVIDIA sera tirée au sort.