L'organisation Khronos Group a publi\u00e9 une mise \u00e0 jour de l'API graphique Vulkan 1.4.351. La version est de nature technique et comprend six nouvelles extensions, des corrections de sp\u00e9cifications et une nouvelle s\u00e9rie de pr\u00e9parations d'infrastructure pour les futurs GPU et moteurs de jeux.<\/p>\n
La nouveaut\u00e9 la plus marquante est l'extension VK_KHR_shader_bfloat16, qui ajoute la prise en charge du format BFloat16 dans les shaders. Ce format est largement utilis\u00e9 dans les t\u00e2ches d'apprentissage automatique et d'acc\u00e9l\u00e9ration AI, permettant de r\u00e9duire les exigences en mati\u00e8re de m\u00e9moire et d'augmenter les performances de calcul par rapport \u00e0 FP32. L'extension est principalement destin\u00e9e aux GPU modernes dot\u00e9s d'un support mat\u00e9riel pour les charges de travail AI.<\/p>\n
La sp\u00e9cification inclut \u00e9galement :<\/p>\n
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VK_KHR_shader_expect_assume \u2014 des indicateurs pour le compilateur pour l'optimisation des branches ;<\/li>\n
VK_EXT_image_sliced_view_of_3d \u2014 cr\u00e9ation d'une vue 2D \u00e0 partir de textures 3D ;<\/li>\n
VK_EXT_image_compression_control_swapchain \u2014 gestion de la compression des images dans le swapchain ;<\/li>\n
des mises \u00e0 jour sur le tra\u00e7age de rayons et l'infrastructure SPIR-V ;<\/li>\n
des pr\u00e9cisions sur le mod\u00e8le de m\u00e9moire et la synchronisation.<\/li>\n<\/ul>\n
Les d\u00e9veloppeurs de Mesa ont d\u00e9j\u00e0 commenc\u00e9 \u00e0 int\u00e9grer les nouvelles fonctionnalit\u00e9s dans RADV et ANV, et NVIDIA et AMD ont mis \u00e0 jour les sp\u00e9cifications internes de leurs pilotes. Certaines extensions appara\u00eetront dans les futures versions de DXVK, VKD3D-Proton et des moteurs de jeux bas\u00e9s sur Unreal Engine et Unity.<\/p>\n
Il est \u00e0 noter que Khronos poursuit son objectif de rapprochement progressif des charges de travail graphiques et AI au sein de Vulkan. La prise en charge de BFloat16 est consid\u00e9r\u00e9e comme un des pas vers une int\u00e9gration plus \u00e9troite des fonctions ML sans recourir aux API separate CUDA ou ROCm.<\/p>\n