L’intelligence artificielle (IA) est partout, de la médecine à l’automobile, et de la création de textes originaux aux vidéos qui ressemblent à un rêve (voire à un cauchemar).
Cependant, pour que ces applications d’IA fonctionnent efficacement, elles nécessitent un matériel spécialisé capable de gérer les demandes intensives de traitement parallèle et de mémoire.
C’est pour cette raison que des puces d’IA spécialisées ont été développées, optimisées pour exécuter des algorithmes d’apprentissage automatique et des réseaux neuronaux avec une vitesse et une efficacité sans précédent.
Voulez-vous savoir comment elles fonctionnent ou découvrir quelles sont les puces IA les plus modernes, ce qu’elles peuvent faire et combien elles coûtent ? Ci-dessous, nous examinerons tout cela et bien plus en détail.
Que sont les puces IA ?
Les puces d’intelligence artificielle (IA) sont des circuits intégrés spécialement conçus pour gérer les tâches informatiques complexes requises par les algorithmes d’IA.
Ces puces sont optimisées pour traiter de grands volumes de données à grande vitesse et effectuer efficacement des calculs complexes, ce qui est essentiel pour des applications telles que la reconnaissance vocale et les modèles de langage naturel (LLM).
Bien qu’il existe de nombreux types de puces IA, elles partagent toutes une caractéristique fondamentale : le traitement parallèle. Cela signifie qu’ils peuvent exécuter plusieurs calculs simultanément et avec la consommation d’énergie la plus faible possible.
Comment fonctionnent les puces IA ?
Lorsque l’IA était une technologie émergente, elle devait s’adapter au matériel existant. Pour cette raison, les premières applications d’IA ont tiré parti des cartes graphiques, et plus particulièrement de leurs processeurs ; les GPU.
GPU (unités de traitement graphique)
À l’origine, les GPU ont été développés pour le traitement graphique dans les jeux vidéo et les applications visuelles. Quelque chose qu’ils continuent de faire sur nos ordinateurs.
Mais alors que l’IA a commencé à exiger plus de puissance de traitement, les GPU se sont révélés idéaux pour entraîner des réseaux neuronaux profonds en raison de leur architecture parallèle.
Au début, des frameworks comme CUDA de Nvidia ont joué un rôle essentiel en permettant aux développeurs d’IA de tirer pleinement parti de la puissance des GPU.
CUDA a permis la programmation parallèle sur les GPU Nvidia, ce qui a considérablement accéléré la formation des modèles d’IA. Cela a également consolidé l’hégémonie actuelle de Nvidia dans ce domaine.
TPU (unités de traitement tensoriel)
Les TPU ont été introduits par Google en 2016 en réponse à la demande croissante de traitement pour les tâches d’IA, notamment dans la formation et l’inférence de réseaux neuronaux profonds.
Un TPU est conçu pour effectuer un traitement matriciel, qui implique la décomposition des données d’entrée en plusieurs tâches appelées vecteurs.
Cela permet aux TPU de résoudre de grandes tâches mathématiques beaucoup plus rapidement et avec moins de consommation d’énergie que les processeurs traditionnels. Les TPU peuvent être 30 à 80 fois plus efficaces par watt que les CPU et GPU actuels.
Nvidia inclut une technologie similaire avec ses TensorCores, qui se trouvent à la fois dans ses cartes graphiques RTX et dans ses GPU conçus pour les centres de données.
NPU (unités de traitement neuronal)
Contrairement aux GPU et aux TPU, les NPU sont spécialisés dans l’inférence et l’exécution de réseaux neuronaux avec une faible latence et des performances élevées sur des appareils à consommation limitée.
Pour cette raison, les NPU se trouvent dans les appareils mobiles, tels que les smartphones et les appareils photo, ainsi que dans certains processeurs avancés pour véhicules autonomes.
Par exemple, les processeurs mobiles d’Apple (depuis l’A11 Bionic de l’iPhone 8) et les processeurs informatiques (Apple Silicon M1/M2) incluent des NPU, connus sous le nom de Neural Engine.
La même chose peut être dite du « haut de gamme » de Qualcomm depuis le Snapdragon 855. Par exemple, le Snapdragon 8 Gen 3 dispose d’un Hexagon NPU, qui améliore ses performances dans les tâches d’IA.
Comment les performances des puces IA sont-elles mesurées ?
Pour mesurer les performances et comparer différentes puces d’IA, plusieurs mesures et techniques ont été utilisées pour évaluer la capacité des puces à gérer des tâches d’IA spécifiques.
Initialement, des FLOPS étaient utilisés, qui sont des opérations à virgule flottante par seconde. Cette mesure donne une idée de la puissance de calcul brute d’un ou plusieurs CPU, mais ne se concentre pas sur des tâches spécifiques d’IA.
C’est pourquoi nous avons commencé à utiliser TOPS (opérations tensorielles par seconde). Comme nous l’avons déjà décrit, ces opérations sont fondamentales dans la formation et l’inférence des modèles d’IA, et c’est pourquoi elles constituent la mesure de performance la plus utilisée.
Une autre mesure importante est la latence, qui mesure le temps nécessaire à une puce pour accomplir une tâche spécifique. Ceci est crucial dans les applications en temps réel, telles que la reconnaissance vocale.
Il existe des benchmarks spécifiques pour l’IA, tels que MLPerf, DAWNBench ou SPEC AI (entre autres). Il s’agit d’un ensemble de tâches standards qui vous permettent de mesurer les performances matérielles et logicielles sur les tâches d’IA.
Quelles sont les puces IA les plus puissantes ?
Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des puces IA les plus avancées disponibles aujourd’hui. Certains d’entre eux peuvent être achetés (si vous en avez suffisamment), mais d’autres ne sont accessibles que dans le cloud.
Pods Google TPU v4
Conçus spécifiquement pour les tâches de deep learning, ces clusters TPU peuvent inclure jusqu’à 4 096 puces TPU v4 par pod. Avec une capacité allant jusqu’à 275 TFLOPS (teraFLOPS) par puce, les pods TPU v4 sont extrêmement puissants.
Cette performance massive est idéale pour la formation de modèles d’IA à grande échelle et la recherche avancée.
###Nvidia H100
Il s’agit du GPU le plus récent et le plus puissant de NVIDIA, conçu pour les tâches de calcul haute performance et d’IA. Avec un coût allant jusqu’à 35 000 euros par unité, il dispose de 14 592 cœurs CUDA et de 456 cœurs Tensor.
Cela donne au Nvidia H100 jusqu’à 700 TFLOPS de performances IA, surpassant largement ses prédécesseurs (tels que l’A100).
Le H100 est idéal pour les centres de données, le calcul intensif et la recherche avancée, offrant des performances exceptionnelles dans les tâches de formation et d’inférence de modèles d’IA.
Intel La Havane Gaudi2
Habana Gaudi2 est le pari d’Intel pour voler une part du gâteau à Nvidia. Il s’agit d’un accélérateur d’IA conçu pour optimiser les performances dans les tâches de formation de modèles d’IA.
Cette puce dispose de 24 cœurs de traitement tensoriel (TPC). En termes de performances, le Gaudi2 offre des performances allant jusqu’à 32 TFLOPS par puce. C’est jusqu’à 2,5 fois plus élevé que son prédécesseur
Le Gaudi2 est très puissant et est principalement utilisé dans les centres de données. Le prix de cette puce peut varier selon le fournisseur.
AMD Instinct MI325X
Le MI325X est conçu pour être utilisé dans les centres de données et les applications de calcul intensif, où des performances et une capacité de traitement élevées sont requises.
Avec un peu plus de 2 mois de commercialisation, les données disponibles sur le MI325X le placent sur le même segment que le Nvidia H100. Concrètement, il offre 1,3 fois les performances du H100.
Ces puces représentent la pointe du matériel spécialisé en IA. Ce qui est clair, c’est qu’il s’agit de produits hautement spécialisés et qu’y accéder directement n’est pas une tâche facile.
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