Avec l’explosion du marché de l’informatique et la demande pour des machines capables d’en faire toujours plus, un autre type de puce additionnelle a donc fait son apparition, dans la foulée des premiers CPU : le coprocesseur.

Le coprocesseur est une unité destinée à traiter des calculs, comme un processeur, mais est spécialisé dans un type bien particulier d’opérations. Par exemple, alors que les premiers processeurs ne faisaient des calculs que sur les entiers, ils ont été de plus en plus souvent associés à des coprocesseurs FPU (Floating-Point Unit), dédiés à réaliser des opérations sur des nombres à virgule flottante, c’est-à-dire des nombres non entiers, qui sont représentés en binaire par un entier (mantisse) et un exposant (la valeur du nombre est égale à la mantisse multipliée par 2 puissance l’exposant). Pour réduire les coûts et améliorer les performances, ces coprocesseurs ont par la suite été intégrés directement dans le processeur. Par exemple, dans le monde du x86, le jeu d’instruction x87 gérant les opérations en virgule flottante a fini par être intégré dans tous les processeurs, à partir du Pentium chez Intel, et du Am5x86 chez AMD (les 486 des deux fondeurs existaient avec ou sans x87 intégré).

Cette époque bénie où toutes les cartes mères partageaient le même socket 7

De nos jours, des unités spécialisées continuent d’être ajoutés régulièrement, en particulier pour effectuer du traitement vectoriel (MMX, SSE, AVX, AltiVec, Neon…), très utile pour les traitements multimédias, mais elles ne font que très rarement l’objet de coprocesseurs : elles sont directement intégrées dans les processeurs, s’ajoutant ainsi petit à petit aux unités de calcul existantes.

Ainsi, dans un cœur CPU d’aujourd’hui, on trouve généralement :

• Une unité de prédiction de branchement, qui cherche à anticiper les résultats des tests conditionnels pour préparer l’exécution du code à venir.
• Un décodeur d’instructions avancé, qui « découpe » les grosses instructions en une ou plusieurs instructions plus simples puis éventuellement réassemble certaines de ces instructions (micro-ops fusion).
• Une unité chargée d’organiser l’ordre d’exécution des instructions sur les différentes unités de calcul (Execution Scheduler).
• Une unité chargée d’organiser l’ordre des accès à la mémoire (Memory Scheduler)
• Plusieurs unités de calcul : des ALU, bien sûr, mais aussi des FPU, des MUL (effectuant des multiplications et des divisions), des unités vectorielles (appliquant une même opération sur plusieurs données à la fois)…

Et parmi les nombreux coprocesseurs qui ont été conçu au fil des années, il en est un dont le rôle est devenu particulièrement crucial : le GPU (Graphics Processing Unit). Arrivés dans les années 1980, les GPU sont des circuits spécialisés dans les traitements graphiques, sur lesquels les CPU de l’époque étaient rapidement à la peine. Leur rôle historique est de convertir des instructions graphiques en un ensemble de pixels de couleurs représentant la surface d’affichage de l’ordinateur. Initialement limités à des opérations relativement simples et très spécialisées, ils ont connu un fort développement depuis l’avènement de la 3D, et se sont petit à petit « déspécialisés », en couvrant une gamme de calcul de plus en plus large, au point qu’on pourrait aujourd’hui quasiment faire avec un GPU toutes les opérations que fait un CPU.

Dans les années 90, les leaders du marché des GPU se nommaient Matrox, ATI, 3DFX.

L’architecture des GPU reste toutefois spécialisée dans les traitements massivement parallèles, ce qui les rend inaptes à remplacer totalement un CPU : très schématiquement, un GPU est beaucoup plus rapide pour appliquer 1000 fois la même opération à 1000 données différentes, mais bien plus lent que son cousin pour appliquer 1000 opérations différentes. Les GPU sont en outre généralement optimisés pour les calculs flottants en simple précision (32 bits) et s’écroulent lors de calculs en double précision (64 bits), ce qui n’est pas le cas avec un CPU 64 bits moderne.

Cette particularité vient du fait que les GPU sont dotés d’énormément d’unités de calculs (principalement des ALU et des FPU), mais de très peu de décodeurs d’instructions. Pour exploiter leur puissance, il faut donc que chaque instruction décodée puisse ensuite occuper un maximum d’unités de calcul. Si cette orientation vers le calcul parallèle découle de la spécificité des calculs graphiques (il faut souvent appliquer une même opération à un grand nombre d’éléments de l’image), elle peut également être utile dans d’autres domaines, où le GPU pourrait ainsi venir aider le CPU. C’est ainsi qu’est né le GPGPU (General Purpose GPU), utilisé principalement dans le domaine du calcul scientifique ou dans le traitement d’images.

Notez que contrairement aux FPU ou aux unités vectorielles type SSE, les GPU n’ont encore jamais été totalement intégrés dans les CPU. Même si les deux éléments sont parfois réunis au sein d’une même puce, il s’agit fonctionnellement de deux unités bien séparées, ayant chacune son propre flux d’instructions et communicant entre elles via leurs bus d’entrées/sorties.

L’arrivée des microprocesseurs et des GPU a donc mené à la généralisation d’une architecture à trois composants pour les ordinateurs : un CPU, un chipset, gérant les entrées/sortie (souvent sous la forme de plusieurs puces) et un GPU dédié au traitement graphique. Mais en parallèle du marché des ordinateurs, un autre secteur est devenu friand de puissance de traitement : le monde de l’électronique embarqué.