De la personnalisation des expériences sur les appareils mobiles à la création de modèles linguistiques avancés, l’intelligence artificielle (IA) transforme tous les aspects de la technologie moderne.
Ces modèles alimentent les chatbots les plus sophistiqués, portant l’interaction avec la technologie à un nouveau niveau. Cependant, pour que l’IA soit plus proche de nous, elle doit fonctionner sur tous nos appareils avec une consommation électrique raisonnable.
Un pilier fondamental de cette avancée est le développement d’unités de traitement neuronal (NPU), des puces spécialisées qui optimisent les charges de travail d’IA.
Ces NPU redéfinissent l’architecture des processeurs des PC et des appareils mobiles, améliorant ainsi l’efficacité et les performances. Voyons à quoi ressembleront ces appareils de demain, avec des NPU intégrés.
Qu’est-ce qu’une NPU et comment ça marche ?
Un NPU (Neural Processing Unit) est un processeur spécialisé conçu pour exécuter efficacement des tâches d’intelligence artificielle.
Contrairement aux CPU et aux GPU, qui gèrent traditionnellement plusieurs types d’opérations informatiques, les NPU se concentrent exclusivement sur le traitement des charges de travail d’IA, en particulier celles liées aux réseaux neuronaux.
Les NPU excellent dans la multiplication matricielle, une opération critique pour la plupart des applications d’IA, telles que la formation de modèles d’apprentissage automatique ou l’inférence dans les réseaux de neurones.
Cet accent mis sur la parallélisation et l’optimisation de la consommation d’énergie permet aux NPU d’effectuer de grandes quantités de calculs avec une consommation d’énergie nettement inférieure à celle des CPU ou des GPU.
Un GPU peut effectuer des opérations similaires, mais avec une plus grande consommation d’énergie. Cela les rend moins adaptés aux appareils où l’efficacité énergétique est essentielle, tels que les ordinateurs portables et les smartphones.
L’évolution des NPU
Le concept de NPU n’est pas entièrement nouveau. En fait, son origine remonte aux premières tentatives de développement de l’informatique neuromorphique, qui cherchaient à imiter l’architecture du cerveau et du système nerveux humains pour améliorer l’efficacité du traitement.
Bien que bon nombre de ces premières tentatives aient échoué, certaines ont conduit à des technologies plus viables, telles que les DSP (Digital Signal Processors), qui ont été adaptées au fil du temps aux applications d’IA.
Des entreprises comme Qualcomm et Xilinx ont été pionnières dans cette transition. Qualcomm, par exemple, a affiné son Hexagon DSP, le transformant au fil du temps en ce que l’on appelle aujourd’hui Hexagon NPU, capable d’offrir des performances allant jusqu’à 45 TOPS (billions d’opérations par seconde) en IA.
Cette puissance de calcul permet aux appareils équipés de NPU d’exécuter des tâches d’IA complexes, telles que la reconnaissance vocale et d’image, localement et sans dépendre du cloud computing.
Il s’agit d’une avancée cruciale dans la course à une plus grande indépendance sur les appareils mobiles et les PC.
Avantages des NPU par rapport aux CPU et GPU
L’un des principaux problèmes auxquels est confrontée aujourd’hui l’industrie de l’IA est la dépendance au traitement cloud.
Bien que le cloud computing offre une puissance de traitement presque illimitée, il soulève également des problèmes de latence, de consommation de bande passante et de risques potentiels de sécurité.
Les NPU permettent d’effectuer un grand nombre de ces calculs d’IA directement sur l’appareil, ce qui non seulement réduit la latence, mais améliore également la sécurité en empêchant les données de quitter l’appareil.
De plus, les NPU sont beaucoup plus économes en énergie. Bien que les GPU soient populaires pour l’IA dans le cloud, en raison de leurs capacités de parallélisation, ils sont extrêmement gourmands en énergie.
Les NPU, en revanche, atteignent des performances similaires pour certaines tâches d’IA, mais avec une consommation d’énergie nettement inférieure. Ceci est essentiel pour les appareils portables comme les ordinateurs portables et les smartphones, pour lesquels la durée de vie de la batterie est une priorité.
NPU dans les nouveaux processeurs : Intel, Qualcomm et AMD en tête
Alors que la demande en intelligence artificielle continue de croître, les principaux fabricants de processeurs intègrent des NPU dans leurs nouvelles architectures. Intel, Qualcomm et AMD sont trois des principaux acteurs de cette course.
Intel Meteor Lake et Lunar Lake
Intel a été l’un des pionniers dans l’intégration de NPU dans ses processeurs. Avec le lancement de son architecture Meteor Lake, Intel a introduit une « architecture hybride de performances 3D » qui comprend non seulement un CPU et un GPU, mais également un NPU dédié.
La fonction de ce NPU est de gérer les tâches d’IA sans alourdir le CPU ou le GPU, améliorant ainsi les performances et l’efficacité globales du système.
Meteor Lake offre 11 performances TOPS en IA, ce qui en fait une solution attractive pour les PC cherchant à profiter de l’intelligence artificielle sans se tourner vers le cloud.
De plus, Intel travaille déjà sur la prochaine génération de processeurs, connue sous le nom de Lunar Lake, qui promettent 100 TOPS de performances d’IA, consolidant ainsi sa position dans la course à la domination du marché de l’IA sur PC.
Qualcomm : Muflier
Qualcomm, qui travaille depuis des années sur l’intégration de l’IA dans ses SoC (systèmes sur puce) pour appareils mobiles, est allé encore plus loin avec son Snapdragon X Elite, une puce basée sur l’architecture ARM qui dispose d’un NPU capable d’offrir 45 TOPS.
Le Muflier
AMD : Ryzen avec IA
AMD a également rejoint cette course avec ses processeurs Ryzen. Avec l’ajout de son NPU XDNA à la série Ryzen 8040, AMD offre 16 TOPS de performances IA.
Cependant, l’entreprise a déjà annoncé que ses futurs processeurs, comme Strix Point, seront équipés de NPU capables d’atteindre 40 TOPS, ce qui en fera des concurrents directs de Qualcomm et Intel.
PC Copilot+ : le futur de l’IA sous Windows
L’une des évolutions les plus intéressantes de cette évolution est le développement des PC Copilot+ par Microsoft.
Ces appareils, équipés de NPU hautes performances, font partie d’une nouvelle classe de matériel conçu spécifiquement pour exécuter localement des tâches d’IA intensives.
Windows 11 est déjà optimisé pour tirer parti des NPU, permettant aux utilisateurs d’accéder à des fonctionnalités d’IA avancées sans recourir au cloud.
Les principales fonctionnalités des PC Copilot+ incluent :
- Effets Windows Studio : Une série d’effets accélérés par l’IA, tels que le flou d’arrière-plan, la mise au point vocale et le contact visuel, qui améliorent l’expérience de visioconférence.
- Super Résolution : Technologie qui utilise l’IA pour améliorer la qualité visuelle des jeux vidéo, les rendant plus rapides et améliorant les graphismes.
- Co-création avec Paint : Une nouvelle fonctionnalité qui permet aux utilisateurs de transformer des images en œuvres d’art générées par l’IA directement dans le programme Microsoft Paint.
Microsoft a également inclus un bouton Copilot sur certains appareils, qui facilite un accès rapide aux fonctions d’IA, permettant aux utilisateurs d’effectuer des tâches telles que des traductions en temps réel ou des générations d’images sans avoir à recourir à des services externes.
L’extension des NPU à d’autres systèmes d’exploitation
Bien que Microsoft ait été un pionnier dans l’intégration des NPU dans son écosystème Windows, cette tendance est susceptible de s’étendre à d’autres systèmes d’exploitation dans un avenir proche.
macOS, par exemple, dispose déjà d’un Neural Engine dans ses puces M1, M2 et M3, bien que ses performances en matière d’IA soient actuellement inférieures à celles des NPU Qualcomm et AMD.
Cependant, à mesure que la demande d’informatique IA locale continue de croître, nous verrons presque certainement davantage d’appareils Apple et d’autres sociétés adopter des NPU plus puissants.
En bref, les NPU représentent le prochain grand pas en avant dans l’évolution des processeurs, et leur intégration dans les PC, les appareils mobiles et d’autres systèmes ouvrira la voie à une nouvelle ère pour l’informatique IA locale.
Avec l’arrivée de processeurs comme le Lunar Lake d’Intel et l’évolution de la concurrence, nous sommes sur le point d’assister à une révolution dans la façon dont nous utilisons l’IA dans notre vie quotidienne.
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