Les circuits intégrés numériques sont des puces électroniques conçues pour traiter des informations sous la forme de valeurs discrètes. Alors qu'un circuit analogique travaille avec des tensions ou des courants pouvant prendre continuellement différentes valeurs, un circuit numérique utilise principalement des états logiques distincts.

Le système le plus courant repose sur deux états représentés par 0 et 1. Ces deux valeurs correspondent physiquement à des plages de tensions électriques. Un 0 logique n'est donc pas nécessairement une tension exactement égale à zéro volt, et un 1 logique n'est pas nécessairement une tension exactement égale à la tension d'alimentation. Le circuit définit des plages de tension dans lesquelles chaque état est reconnu sans ambiguïté.

Cette représentation permet de traiter des nombres, des caractères, des images, des sons, des instructions et de nombreuses autres informations en les transformant en suites de bits.

Des composants séparés aux circuits numériques intégrés

Les premiers systèmes numériques étaient constitués de nombreux composants électroniques reliés entre eux. Chaque fonction logique nécessitait plusieurs transistors, résistances et autres composants, eux-mêmes reliés par des fils ou des pistes.

L'intégration de ces composants sur une même plaque de silicium a profondément changé cette organisation. Des fonctions qui occupaient autrefois une grande quantité de composants peuvent désormais être réalisées sur une seule puce contenant des milliers, des millions ou des milliards de transistors.

La miniaturisation a également réduit les distances parcourues par les signaux électriques. Les informations circulent ainsi plus rapidement entre les différentes parties d'un même circuit, tandis que les connexions externes deviennent beaucoup moins nombreuses.

Les transistors comme éléments logiques

Le fonctionnement d'un circuit numérique repose principalement sur des transistors. Utilisés dans certaines configurations, ils permettent de contrôler le passage du courant et de représenter les différents états logiques.

Plusieurs transistors peuvent être associés pour réaliser une fonction logique. Des combinaisons de ces fonctions permettent ensuite d'effectuer des opérations beaucoup plus complexes.

Une porte logique peut par exemple produire un 1 uniquement lorsque deux entrées sont simultanément à 1. Une autre peut produire un 1 lorsqu'au moins une de ses entrées est à 1. En associant ces fonctions élémentaires, les concepteurs construisent progressivement des circuits capables d'effectuer des calculs, de prendre des décisions et de manipuler des données.

Des portes logiques aux fonctions complexes

Les portes logiques constituent les éléments de base à partir desquels sont construits les circuits numériques plus élaborés. Elles sont regroupées en ensembles réalisant des opérations particulières.

Certains ensembles effectuent des additions et des soustractions, d'autres réalisent des comparaisons, sélectionnent une information parmi plusieurs possibilités ou déplacent des données. D'autres encore contrôlent l'ordre dans lequel les différentes opérations sont effectuées.

La complexité augmente ainsi par niveaux successifs : quelques transistors forment une fonction élémentaire, plusieurs fonctions forment un bloc logique, puis de nombreux blocs sont réunis dans une même puce.

La logique combinatoire

Dans un circuit de logique combinatoire, l'état des sorties dépend directement de l'état présent des entrées.

Une modification des entrées provoque donc une modification correspondante des sorties après le très court temps nécessaire aux signaux pour traverser les différents transistors et portes logiques.

Un circuit qui additionne deux nombres binaires constitue un exemple de logique combinatoire. Il reçoit les bits des deux nombres et produit immédiatement les bits correspondant au résultat.

La logique séquentielle

D'autres circuits doivent conserver une information pendant un certain temps. Ils utilisent alors une logique séquentielle, capable de mémoriser un état précédent.

Des cellules élémentaires peuvent ainsi conserver un bit, tandis que l'association de nombreuses cellules permet de conserver des suites de bits beaucoup plus importantes.

Cette capacité à conserver un état est essentielle pour réaliser des systèmes qui doivent suivre une succession d'étapes, compter des événements, conserver temporairement des données ou exécuter une série d'opérations dans un ordre déterminé.

Le temps et l'horloge

Les circuits numériques complexes doivent synchroniser leurs opérations. Une horloge électronique fournit alors un signal périodique servant de référence temporelle.

À chaque transition de l'horloge, certaines parties du circuit peuvent enregistrer une nouvelle valeur, tandis que d'autres commencent l'opération suivante.

La fréquence de l'horloge indique le nombre de cycles effectués chaque seconde. Une fréquence de 1 GHz correspond ainsi à un milliard de cycles par seconde.

La fréquence seule ne détermine cependant pas la quantité de travail réellement effectuée. L'organisation interne du circuit, le nombre d'opérations réalisées par cycle, les temps d'accès aux données et les échanges entre les différents blocs interviennent également.

Les données binaires

Les circuits numériques manipulent les informations sous forme de bits. Un bit peut prendre deux états, 0 ou 1. En regroupant plusieurs bits, il devient possible de représenter des nombres beaucoup plus importants.

Huit bits forment un octet et permettent de représenter 256 valeurs différentes, de 0 à 255 lorsqu'ils sont utilisés pour coder des nombres entiers non signés.

Des groupes beaucoup plus importants de bits sont utilisés pour représenter des nombres, des caractères, des couleurs, des instructions ou des adresses. Une image numérique, par exemple, est finalement stockée sous la forme d'une immense quantité de valeurs binaires.

Le traitement des instructions

Certains circuits numériques sont capables d'interpréter une succession d'instructions. Une instruction est elle-même représentée sous forme binaire et indique l'opération à effectuer ainsi que les données concernées.

Le circuit récupère une instruction, l'interprète puis active les différents blocs nécessaires à son exécution. Il peut ensuite passer à l'instruction suivante.

Cette organisation permet de réaliser des programmes complexes sans modifier physiquement les connexions internes de la puce à chaque nouvelle tâche.

Les échanges entre les blocs

Dans une puce complexe, les différents blocs doivent continuellement échanger des données. Ces échanges utilisent des liaisons numériques constituées de nombreuses connexions parallèles ou de liaisons série à très grande vitesse.

Plusieurs bits peuvent être transportés simultanément sur des lignes différentes. Une liaison de 32 bits peut ainsi transporter 32 bits en parallèle lors d'une opération de transfert, tandis qu'une liaison série transmet les bits les uns après les autres à très haute fréquence.

Les circuits internes utilisent également des signaux de contrôle pour indiquer qu'une donnée est disponible, qu'une opération doit commencer ou qu'un transfert peut se poursuivre.

Les différents blocs d'une puce numérique

Une puce numérique complexe est généralement constituée de nombreux blocs spécialisés. Certains réalisent les opérations logiques et arithmétiques, d'autres conservent les informations, d'autres encore organisent les échanges de données ou contrôlent le fonctionnement général du circuit.

La quantité et l'organisation de ces blocs dépendent de la fonction recherchée. Une puce destinée principalement au calcul ne possède pas nécessairement la même architecture qu'une puce conçue pour conserver de grandes quantités de données ou traiter rapidement des opérations répétitives.

Certaines puces regroupent également plusieurs fonctions très différentes sur une même surface de silicium. Cette intégration permet de réduire le nombre de composants externes et les distances entre les différents traitements.

La mémoire dans les circuits numériques

La capacité à stocker des informations binaires constitue une fonction fondamentale de l'électronique numérique.

Une cellule élémentaire peut conserver un bit. En regroupant des milliers, des millions ou des milliards de cellules, une puce peut conserver des quantités considérables de données.

Les différentes technologies de stockage ne possèdent pas les mêmes caractéristiques. Certaines permettent des accès extrêmement rapides mais sont utilisées pour de petites quantités de données, tandis que d'autres peuvent conserver beaucoup plus d'informations avec une densité élevée.

La manière dont les données sont conservées, la vitesse d'accès, la consommation électrique et la conservation ou non des informations lorsque l'alimentation est coupée dépendent de la technologie utilisée.

La miniaturisation

L'un des principaux progrès des circuits intégrés numériques est l'augmentation constante du nombre de transistors pouvant être placés sur une même puce.

La réduction des dimensions permet d'intégrer davantage de fonctions sur une surface identique. Elle réduit également certaines capacités électriques parasites et permet de faire fonctionner les transistors à des fréquences très élevées.

Cette miniaturisation impose cependant des contraintes importantes. Lorsque les structures deviennent extrêmement petites, les variations de fabrication, les fuites électriques, la dissipation thermique et les effets physiques liés aux très faibles dimensions deviennent plus difficiles à maîtriser.

La consommation électrique

Un circuit numérique consomme de l'énergie lorsqu'il change d'état et lorsque ses différents transistors présentent des courants de fuite.

Une partie de cette énergie est transformée en chaleur. Plus une puce contient de transistors et plus elle fonctionne rapidement, plus la gestion de cette chaleur devient importante.

Les concepteurs cherchent donc à réduire la tension d'alimentation, limiter les commutations inutiles et désactiver certaines parties du circuit lorsqu'elles ne sont pas utilisées.

La fiabilité des signaux numériques

Un circuit numérique ne doit pas seulement produire des 0 et des 1. Il doit les produire suffisamment rapidement et avec des niveaux électriques suffisamment éloignés des zones d'incertitude pour que les circuits suivants les interprètent correctement.

Les parasites électriques, les variations de tension, les retards de propagation et les interférences entre les connexions peuvent perturber les signaux.

Les circuits sont donc conçus avec des marges électriques et temporelles permettant de conserver un fonctionnement fiable malgré ces perturbations.

Des circuits simples aux systèmes très complexes

Les premiers circuits numériques intégrés ne contenaient qu'un nombre relativement faible de composants. Les progrès de la fabrication du silicium ont ensuite permis d'augmenter progressivement leur densité.

Cette évolution a conduit à des puces capables de réunir sur quelques millimètres carrés des unités de calcul, des systèmes de stockage, des blocs spécialisés et de nombreuses interfaces de communication.

La conception moderne consiste donc moins à relier quelques composants qu'à organiser des ensembles extrêmement complexes de blocs électroniques contenant chacun des millions de transistors.

Les circuits intégrés numériques constituent ainsi une famille très vaste. Certains sont principalement destinés au traitement des instructions, d'autres au calcul spécialisé, au stockage des données, à la réalisation de fonctions programmables ou encore à l'intégration de plusieurs fonctions dans une même puce.

Le processeur graphique, appelé GPU (Graphics Processing Unit), est un circuit intégré spécialisé dans le traitement des images, des vidéos et des calculs parallèles. Il est capable d'effectuer simultanément un très grand nombre d'opérations identiques, ce qui le rend particulièrement efficace pour produire des images complexes en temps réel.

Initialement conçu pour accélérer l'affichage des jeux vidéo, le GPU est aujourd'hui utilisé dans de nombreux domaines comme la modélisation 3D, le montage vidéo, les simulations scientifiques, l'intelligence artificielle ou encore le calcul haute performance.

Le principe de fonctionnement

Lorsqu'un ordinateur doit afficher une image, le processeur central prépare les données générales du programme, tandis que le processeur graphique se charge des calculs nécessaires à la création de chaque image.

Le GPU reçoit la description des objets, leurs formes, leurs couleurs, leurs textures, leurs positions ainsi que les informations sur les lumières de la scène.

Il effectue ensuite des millions, voire des milliards de calculs afin de produire l'image finale qui sera affichée à l'écran.

Pourquoi utiliser un GPU ?

Le processeur central est conçu pour exécuter rapidement des tâches variées et souvent différentes les unes des autres.

Le processeur graphique, lui, est optimisé pour réaliser simultanément un très grand nombre de calculs identiques.

Par exemple, pour afficher une image de plusieurs millions de pixels, il doit effectuer les mêmes opérations sur chaque pixel. Cette architecture lui permet d'obtenir des performances très supérieures à celles d'un CPU pour ce type de calcul.

Les cœurs de calcul

Un GPU moderne possède plusieurs centaines, plusieurs milliers, voire plusieurs dizaines de milliers de cœurs de calcul.

Ces cœurs fonctionnent en parallèle afin de traiter simultanément un grand nombre de données.

Contrairement aux cœurs d'un processeur classique, ils sont plus simples mais beaucoup plus nombreux, ce qui leur permet d'exécuter efficacement les mêmes opérations sur des milliers d'éléments à la fois.

Le pipeline graphique

La création d'une image suit plusieurs étapes successives appelées le pipeline graphique.

Le GPU commence par traiter les sommets des objets tridimensionnels, puis il détermine les surfaces visibles.

Il applique ensuite les textures, calcule l'éclairage, les ombres, les reflets et les effets de transparence avant de colorier chaque pixel de l'image.

Toutes ces opérations doivent être réalisées plusieurs dizaines ou centaines de fois chaque seconde afin d'obtenir une animation fluide.

Les shaders

Les shaders sont de petits programmes exécutés directement par le processeur graphique.

Ils permettent de personnaliser les calculs réalisés sur les objets ou sur les pixels.

Les Vertex Shaders modifient la position des sommets des objets, tandis que les Fragment Shaders calculent la couleur finale de chaque pixel.

Les GPU modernes utilisent également des Geometry Shaders, des Tessellation Shaders et des Compute Shaders pour réaliser des traitements encore plus complexes.

La mémoire vidéo

Le processeur graphique possède généralement sa propre mémoire appelée VRAM (Video Random Access Memory).

Cette mémoire stocke les textures, les modèles 3D, les images, les tampons d'affichage et toutes les données nécessaires au rendu graphique.

Sa très grande vitesse permet au GPU d'accéder rapidement aux informations dont il a besoin.

Les cartes graphiques modernes utilisent principalement de la mémoire GDDR ou HBM, spécialement conçue pour offrir une bande passante très élevée.

Les cartes graphiques intégrées et dédiées

Certains ordinateurs utilisent un GPU intégré, directement incorporé au processeur principal.

Cette solution consomme peu d'énergie et convient parfaitement à la bureautique, à la navigation Internet ou à la lecture de vidéos.

Les applications plus exigeantes utilisent une carte graphique dédiée, possédant son propre processeur graphique, sa mémoire vidéo et son système de refroidissement.

Ces cartes offrent des performances beaucoup plus élevées pour les jeux vidéo, la création graphique ou les calculs scientifiques.

Le calcul parallèle

Grâce à son très grand nombre de cœurs, le GPU est particulièrement efficace pour le calcul parallèle.

Au lieu d'exécuter une tâche après l'autre, il peut traiter simultanément des milliers de calculs indépendants.

Cette capacité est aujourd'hui utilisée dans la simulation physique, la météorologie, la recherche médicale, la cryptographie, la modélisation moléculaire et de nombreuses autres applications scientifiques.

Les GPU et l'intelligence artificielle

Les réseaux de neurones artificiels nécessitent d'immenses quantités de calculs matriciels réalisés en parallèle.

Les GPU sont particulièrement adaptés à ce type de traitement et sont devenus les principaux accélérateurs utilisés pour entraîner les modèles d'intelligence artificielle.

Les processeurs graphiques les plus récents intègrent même des unités spécialisées, comme les Tensor Cores, capables d'accélérer encore davantage ces calculs.

Le ray tracing

Les GPU modernes sont capables de réaliser du ray tracing, une technique qui simule le trajet réel de la lumière.

Chaque rayon lumineux est suivi lorsqu'il se réfléchit, se réfracte ou traverse un objet transparent.

Cette méthode permet d'obtenir des ombres plus réalistes, des reflets fidèles et des effets lumineux proches de ceux observés dans la réalité.

Les interfaces graphiques

Les logiciels communiquent avec le processeur graphique grâce à des interfaces de programmation appelées API graphiques.

Les plus connues sont OpenGL, DirectX, Vulkan et Metal.

Elles permettent aux développeurs d'exploiter les capacités du GPU sans avoir à gérer directement tous les détails matériels.

Les applications

Les processeurs graphiques sont utilisés pour les jeux vidéo, la conception assistée par ordinateur (CAO), les films d'animation, les effets spéciaux, le montage vidéo, la réalité virtuelle, la réalité augmentée, les simulations scientifiques, l'analyse de données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

Ils permettent également d'accélérer le décodage et l'encodage des vidéos haute définition, réduisant ainsi fortement la charge de travail du processeur principal.

Quelques processeurs graphiques célèbres

Les principales familles de GPU sont développées par NVIDIA, AMD et Intel.

Les séries GeForce RTX, Radeon RX et Intel Arc équipent de nombreux ordinateurs personnels.

Dans les smartphones et les tablettes, on retrouve notamment les GPU Adreno, Mali et Apple GPU, intégrés directement au système sur puce (SoC).