De la personnalisation des exp\u00e9riences sur les appareils mobiles \u00e0 la cr\u00e9ation de mod\u00e8les linguistiques avanc\u00e9s, l\u2019intelligence artificielle (IA) transforme tous les aspects de la technologie moderne.<\/p>\n
Ces mod\u00e8les alimentent les chatbots les plus sophistiqu\u00e9s, portant l’interaction avec la technologie \u00e0 un nouveau niveau. Cependant, pour que l\u2019IA soit plus proche de nous<\/strong>, elle doit fonctionner sur tous nos appareils avec une consommation \u00e9lectrique raisonnable.<\/p>\n Un pilier fondamental de cette avanc\u00e9e est le d\u00e9veloppement d\u2019unit\u00e9s de traitement neuronal (NPU), des puces sp\u00e9cialis\u00e9es qui optimisent les charges de travail d\u2019IA<\/strong>.<\/p>\n Ces NPU red\u00e9finissent l’architecture des processeurs des PC et des appareils mobiles, am\u00e9liorant ainsi l’efficacit\u00e9 et les performances. Voyons \u00e0 quoi ressembleront ces appareils de demain, avec des NPU int\u00e9gr\u00e9s.<\/p>\n Un NPU (Neural Processing Unit) est un processeur sp\u00e9cialis\u00e9 con\u00e7u pour ex\u00e9cuter efficacement des t\u00e2ches d\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n Contrairement aux CPU et aux GPU, qui g\u00e8rent traditionnellement plusieurs types d\u2019op\u00e9rations informatiques, les NPU se concentrent exclusivement sur le traitement des charges de travail d\u2019IA, en particulier celles li\u00e9es aux r\u00e9seaux neuronaux.<\/p>\n Les NPU excellent dans la multiplication matricielle<\/strong>, une op\u00e9ration critique pour la plupart des applications d’IA, telles que la formation de mod\u00e8les d’apprentissage automatique ou l’inf\u00e9rence dans les r\u00e9seaux de neurones.<\/p>\n Cet accent mis sur la parall\u00e9lisation et l’optimisation de la consommation d’\u00e9nergie permet aux NPU d’effectuer de grandes quantit\u00e9s de calculs avec une consommation d’\u00e9nergie nettement inf\u00e9rieure \u00e0 celle des CPU ou des GPU.<\/p>\n Un GPU peut effectuer des op\u00e9rations similaires, mais avec une plus grande consommation d’\u00e9nergie. <\/strong>Cela les rend moins adapt\u00e9s aux appareils o\u00f9 l’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique est essentielle, tels que les ordinateurs portables et les smartphones.<\/p>\n Le concept de NPU n\u2019est pas enti\u00e8rement nouveau. En fait, son origine remonte aux premi\u00e8res tentatives de d\u00e9veloppement de l\u2019informatique neuromorphique, qui cherchaient \u00e0 imiter l\u2019architecture du cerveau et du syst\u00e8me nerveux humains pour am\u00e9liorer l\u2019efficacit\u00e9 du traitement.<\/p>\n Bien que bon nombre de ces premi\u00e8res tentatives aient \u00e9chou\u00e9, certaines ont conduit \u00e0 des technologies plus viables, telles que les DSP (Digital Signal Processors), qui ont \u00e9t\u00e9 adapt\u00e9es au fil du temps aux applications d\u2019IA.<\/p>\n Des entreprises comme Qualcomm et Xilinx ont \u00e9t\u00e9 pionni\u00e8res<\/strong> dans cette transition. Qualcomm, par exemple, a affin\u00e9 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’\u00e0 45 TOPS (billions d’op\u00e9rations par seconde) en IA.<\/p>\n Cette puissance de calcul permet aux appareils \u00e9quip\u00e9s de NPU d’ex\u00e9cuter des t\u00e2ches d’IA complexes, telles que la reconnaissance vocale et d’image<\/strong>, localement et sans d\u00e9pendre du cloud computing.<\/p>\n Il s\u2019agit d\u2019une avanc\u00e9e cruciale dans la course \u00e0 une plus grande ind\u00e9pendance sur les appareils mobiles et les PC.<\/p>\n L\u2019un des principaux probl\u00e8mes auxquels est confront\u00e9e aujourd\u2019hui l\u2019industrie de l\u2019IA est la d\u00e9pendance au traitement cloud.<\/p>\n Bien que le cloud computing offre une puissance de traitement presque illimit\u00e9e, il soul\u00e8ve \u00e9galement des probl\u00e8mes de latence, de consommation de bande passante et de risques potentiels de s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n Les NPU permettent d’effectuer un grand nombre de ces calculs d’IA directement sur l’appareil<\/strong>, ce qui non seulement r\u00e9duit la latence, mais am\u00e9liore \u00e9galement la s\u00e9curit\u00e9 en emp\u00eachant les donn\u00e9es de quitter l’appareil.<\/p>\n De plus, les NPU sont beaucoup plus \u00e9conomes en \u00e9nergie. Bien que les GPU soient populaires pour l\u2019IA dans le cloud, en raison de leurs capacit\u00e9s de parall\u00e9lisation, ils sont extr\u00eamement gourmands en \u00e9nergie.<\/p>\n Les NPU, en revanche, atteignent des performances similaires pour certaines t\u00e2ches d’IA, mais avec une consommation d’\u00e9nergie nettement inf\u00e9rieure<\/strong>. Ceci est essentiel pour les appareils portables comme les ordinateurs portables et les smartphones, pour lesquels la dur\u00e9e de vie de la batterie est une priorit\u00e9.<\/p>\n Alors que la demande en intelligence artificielle continue de cro\u00eetre, les principaux fabricants de processeurs int\u00e8grent des NPU dans leurs nouvelles architectures. Intel, Qualcomm et AMD sont trois des principaux acteurs de cette course.<\/p>\n Intel a \u00e9t\u00e9 l’un des pionniers dans l’int\u00e9gration de NPU dans ses processeurs. Avec le lancement de son architecture Meteor Lake, Intel a introduit une \u00ab architecture hybride de performances 3D \u00bb qui comprend non seulement un CPU et un GPU, mais \u00e9galement un NPU d\u00e9di\u00e9<\/strong>.<\/p>\n La fonction de ce NPU est de g\u00e9rer les t\u00e2ches d’IA sans alourdir le CPU ou le GPU, am\u00e9liorant ainsi les performances et l’efficacit\u00e9 globales du syst\u00e8me.<\/p>\n Meteor Lake offre 11 performances TOPS en IA<\/strong>, ce qui en fait une solution attractive pour les PC cherchant \u00e0 profiter de l’intelligence artificielle sans se tourner vers le cloud.<\/p>\n De plus, Intel travaille d\u00e9j\u00e0 sur la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de processeurs, connue sous le nom de Lunar Lake<\/strong>, qui promettent 100 TOPS<\/strong> de performances d’IA, consolidant ainsi sa position dans la course \u00e0 la domination du march\u00e9 de l’IA sur PC.<\/p>\n Qualcomm, qui travaille depuis des ann\u00e9es sur l’int\u00e9gration de l’IA dans ses SoC (syst\u00e8mes sur puce) pour appareils mobiles, est all\u00e9 encore plus loin avec son Snapdragon X Elite<\/strong>, une puce bas\u00e9e sur l’architecture ARM qui dispose d’un NPU capable d’offrir 45 TOPS<\/strong>.<\/p>\n Le Muflier<\/p>\n AMD a \u00e9galement rejoint cette course avec ses processeurs Ryzen. Avec l’ajout de son NPU XDNA \u00e0 la s\u00e9rie Ryzen 8040<\/strong>, AMD offre 16 TOPS<\/strong> de performances IA.<\/p>\n Cependant, l’entreprise a d\u00e9j\u00e0 annonc\u00e9 que ses futurs processeurs, comme Strix Point<\/strong>, seront \u00e9quip\u00e9s de NPU capables d’atteindre 40 TOPS<\/strong>, ce qui en fera des concurrents directs de Qualcomm et Intel.<\/p>\n L\u2019une des \u00e9volutions les plus int\u00e9ressantes de cette \u00e9volution est le d\u00e9veloppement des PC Copilot+ par Microsoft.<\/p>\n Ces appareils, \u00e9quip\u00e9s de NPU hautes performances, font partie d’une nouvelle classe de mat\u00e9riel con\u00e7u sp\u00e9cifiquement pour ex\u00e9cuter localement des t\u00e2ches d’IA intensives.<\/p>\n Windows 11 est d\u00e9j\u00e0 optimis\u00e9 pour tirer parti des NPU<\/strong>, permettant aux utilisateurs d’acc\u00e9der \u00e0 des fonctionnalit\u00e9s d’IA avanc\u00e9es sans recourir au cloud.<\/p>\n Les principales fonctionnalit\u00e9s des PC Copilot+<\/strong> incluent\u00a0:<\/p>\n Microsoft a \u00e9galement inclus un bouton Copilot sur certains appareils, qui facilite un acc\u00e8s rapide aux fonctions d’IA, permettant aux utilisateurs d’effectuer des t\u00e2ches telles que des traductions en temps r\u00e9el<\/strong> ou des g\u00e9n\u00e9rations d’images<\/strong> sans avoir \u00e0 recourir \u00e0 des services externes.<\/p>\n Bien que Microsoft ait \u00e9t\u00e9 un pionnier dans l’int\u00e9gration des NPU dans son \u00e9cosyst\u00e8me Windows, cette tendance est susceptible de s’\u00e9tendre \u00e0 d’autres syst\u00e8mes d’exploitation<\/strong> dans un avenir proche.<\/p>\n macOS, par exemple, dispose d\u00e9j\u00e0 d’un Neural Engine dans ses puces M1, M2 et M3, bien que ses performances en mati\u00e8re d’IA soient actuellement inf\u00e9rieures \u00e0 celles des NPU Qualcomm et AMD.<\/p>\n Cependant, \u00e0 mesure que la demande d’informatique IA locale continue de cro\u00eetre, nous verrons presque certainement davantage d’appareils Apple et d’autres soci\u00e9t\u00e9s adopter des NPU plus puissants.<\/p>\n En bref, les NPU repr\u00e9sentent le prochain grand pas en avant dans l\u2019\u00e9volution des processeurs, et leur int\u00e9gration dans les PC, les appareils mobiles et d\u2019autres syst\u00e8mes ouvrira la voie \u00e0 une nouvelle \u00e8re pour l\u2019informatique IA locale.<\/p>\n Avec l’arriv\u00e9e de processeurs comme le Lunar Lake d’Intel et l’\u00e9volution de la concurrence, nous sommes sur le point d’assister \u00e0 une r\u00e9volution dans la fa\u00e7on dont nous utilisons l’IA dans notre vie quotidienne.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" De la personnalisation des exp\u00e9riences sur les appareils mobiles \u00e0 la cr\u00e9ation de mod\u00e8les linguistiques avanc\u00e9s, l\u2019intelligence artificielle (IA) transforme tous les aspects de la technologie moderne. 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L’\u00e9volution des NPU<\/h2>\n
Avantages des NPU par rapport aux CPU et GPU<\/h2>\n
NPU dans les nouveaux processeurs : Intel, Qualcomm et AMD en t\u00eate<\/h2>\n
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Qualcomm\u00a0:\u00a0Muflier<\/h3>\n
AMD\u00a0: Ryzen avec IA<\/h3>\n
PC Copilot+\u00a0: le futur de l’IA sous Windows<\/h2>\n
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L’extension des NPU \u00e0 d’autres syst\u00e8mes d’exploitation<\/h2>\n