L’intelligence artificielle (IA) est partout, de la m\u00e9decine \u00e0 l’automobile, et de la cr\u00e9ation de textes originaux aux vid\u00e9os qui ressemblent \u00e0 un r\u00eave (voire \u00e0 un cauchemar).<\/p>\n
Cependant, pour que ces applications d\u2019IA fonctionnent efficacement, elles n\u00e9cessitent un mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9 capable de g\u00e9rer les demandes intensives de traitement parall\u00e8le et de m\u00e9moire.<\/p>\n
C\u2019est pour cette raison que des puces d\u2019IA sp\u00e9cialis\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es, optimis\u00e9es pour ex\u00e9cuter des algorithmes d\u2019apprentissage automatique et des r\u00e9seaux neuronaux avec une vitesse et une efficacit\u00e9 sans pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n
Voulez-vous savoir comment elles fonctionnent ou d\u00e9couvrir quelles sont les puces IA les plus modernes, ce qu\u2019elles peuvent faire et combien elles co\u00fbtent ? Ci-dessous, nous examinerons tout cela et bien plus en d\u00e9tail.<\/p>\n
Les puces d’intelligence artificielle (IA) sont des circuits int\u00e9gr\u00e9s sp\u00e9cialement con\u00e7us pour g\u00e9rer les t\u00e2ches informatiques complexes requises par les algorithmes d’IA.<\/p>\n
Ces puces sont optimis\u00e9es pour traiter de grands volumes de donn\u00e9es \u00e0 grande vitesse et effectuer efficacement des calculs complexes, ce qui est essentiel pour des applications telles que la reconnaissance vocale et les mod\u00e8les de langage naturel (LLM).<\/p>\n
Bien qu\u2019il existe de nombreux types de puces IA, elles partagent toutes une caract\u00e9ristique fondamentale : le traitement parall\u00e8le. Cela signifie qu’ils peuvent ex\u00e9cuter plusieurs calculs simultan\u00e9ment et avec la consommation d’\u00e9nergie la plus faible possible.<\/p>\n
Lorsque l\u2019IA \u00e9tait une technologie \u00e9mergente, elle devait s\u2019adapter au mat\u00e9riel existant. Pour cette raison, les premi\u00e8res applications d\u2019IA ont tir\u00e9 parti des cartes graphiques, et plus particuli\u00e8rement de leurs processeurs ; les GPU.<\/p>\n
\u00c0 l\u2019origine, les GPU ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s pour le traitement graphique dans les jeux vid\u00e9o et les applications visuelles. Quelque chose qu’ils continuent de faire sur nos ordinateurs.<\/p>\n
Mais alors que l\u2019IA a commenc\u00e9 \u00e0 exiger plus de puissance de traitement, les GPU se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9s id\u00e9aux pour entra\u00eener des r\u00e9seaux neuronaux profonds en raison de leur architecture parall\u00e8le.<\/p>\n
Au d\u00e9but, des frameworks comme CUDA de Nvidia ont jou\u00e9 un r\u00f4le essentiel en permettant aux d\u00e9veloppeurs d’IA de tirer pleinement parti de la puissance des GPU.<\/p>\n
CUDA a permis la programmation parall\u00e8le sur les GPU Nvidia, ce qui a consid\u00e9rablement acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 la formation des mod\u00e8les d’IA. Cela a \u00e9galement consolid\u00e9 l\u2019h\u00e9g\u00e9monie actuelle de Nvidia dans ce domaine.<\/p>\n
Les TPU ont \u00e9t\u00e9 introduits par Google en 2016 en r\u00e9ponse \u00e0 la demande croissante de traitement pour les t\u00e2ches d’IA, notamment dans la formation et l’inf\u00e9rence de r\u00e9seaux neuronaux profonds.<\/p>\n
Un TPU est con\u00e7u pour effectuer un traitement matriciel, qui implique la d\u00e9composition des donn\u00e9es d’entr\u00e9e en plusieurs t\u00e2ches appel\u00e9es vecteurs.<\/p>\n
Cela permet aux TPU de r\u00e9soudre de grandes t\u00e2ches math\u00e9matiques beaucoup plus rapidement et avec moins de consommation d’\u00e9nergie que les processeurs traditionnels. Les TPU peuvent \u00eatre 30 \u00e0 80 fois plus efficaces par watt que les CPU et GPU actuels.<\/p>\n
Nvidia inclut une technologie similaire avec ses TensorCores, qui se trouvent \u00e0 la fois dans ses cartes graphiques RTX et dans ses GPU con\u00e7us pour les centres de donn\u00e9es.<\/p>\n
Contrairement aux GPU et aux TPU, les NPU sont sp\u00e9cialis\u00e9s dans l’inf\u00e9rence et l’ex\u00e9cution de r\u00e9seaux neuronaux avec une faible latence et des performances \u00e9lev\u00e9es sur des appareils \u00e0 consommation limit\u00e9e.<\/p>\n
Pour cette raison, les NPU se trouvent dans les appareils mobiles, tels que les smartphones et les appareils photo, ainsi que dans certains processeurs avanc\u00e9s pour v\u00e9hicules autonomes.<\/p>\n
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.<\/p>\n
La m\u00eame chose peut \u00eatre dite du \u00ab haut de gamme \u00bb de Qualcomm depuis le Snapdragon 855. Par exemple, le Snapdragon 8 Gen 3 dispose d’un Hexagon NPU, qui am\u00e9liore ses performances dans les t\u00e2ches d’IA.<\/p>\n
Pour mesurer les performances et comparer diff\u00e9rentes puces d\u2019IA, plusieurs mesures et techniques ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour \u00e9valuer la capacit\u00e9 des puces \u00e0 g\u00e9rer des t\u00e2ches d\u2019IA sp\u00e9cifiques.<\/p>\n
Initialement, des FLOPS<\/strong> \u00e9taient utilis\u00e9s, qui sont des op\u00e9rations \u00e0 virgule flottante par seconde. Cette mesure donne une id\u00e9e de la puissance de calcul brute d\u2019un ou plusieurs CPU, mais ne se concentre pas sur des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques d\u2019IA.<\/p>\n C’est pourquoi nous avons commenc\u00e9 \u00e0 utiliser TOPS<\/strong> (op\u00e9rations tensorielles par seconde). Comme nous l’avons d\u00e9j\u00e0 d\u00e9crit, ces op\u00e9rations sont fondamentales dans la formation et l’inf\u00e9rence des mod\u00e8les d’IA, et c’est pourquoi elles constituent la mesure de performance la plus utilis\u00e9e.<\/p>\n Une autre mesure importante est la latence<\/strong>, qui mesure le temps n\u00e9cessaire \u00e0 une puce pour accomplir une t\u00e2che sp\u00e9cifique. Ceci est crucial dans les applications en temps r\u00e9el, telles que la reconnaissance vocale.<\/p>\n Il existe des benchmarks sp\u00e9cifiques pour l’IA, tels que MLPerf, DAWNBench ou SPEC AI (entre autres). Il s’agit d’un ensemble de t\u00e2ches standards qui vous permettent de mesurer les performances mat\u00e9rielles et logicielles sur les t\u00e2ches d’IA.<\/p>\n Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des puces IA les plus avanc\u00e9es disponibles aujourd\u2019hui. Certains d\u2019entre eux peuvent \u00eatre achet\u00e9s (si vous en avez suffisamment), mais d\u2019autres ne sont accessibles que dans le cloud.<\/p>\n Con\u00e7us sp\u00e9cifiquement pour les t\u00e2ches de deep learning, ces clusters TPU peuvent inclure jusqu’\u00e0 4\u00a0096 puces TPU v4 par pod. Avec une capacit\u00e9 allant jusqu’\u00e0 275 TFLOPS (teraFLOPS) par puce, les pods TPU v4 sont extr\u00eamement puissants.<\/p>\n Cette performance massive est id\u00e9ale pour la formation de mod\u00e8les d\u2019IA \u00e0 grande \u00e9chelle et la recherche avanc\u00e9e.<\/p>\n ###Nvidia H100<\/p>\n Il s’agit du GPU le plus r\u00e9cent et le plus puissant de NVIDIA, con\u00e7u pour les t\u00e2ches de calcul haute performance et d’IA. Avec un co\u00fbt allant jusqu’\u00e0 35 000 euros par unit\u00e9, il dispose de 14 592 c\u0153urs CUDA et de 456 c\u0153urs Tensor.<\/p>\n Cela donne au Nvidia H100 jusqu’\u00e0 700 TFLOPS de performances IA, surpassant largement ses pr\u00e9d\u00e9cesseurs (tels que l’A100).<\/p>\n Le H100 est id\u00e9al pour les centres de donn\u00e9es, le calcul intensif et la recherche avanc\u00e9e, offrant des performances exceptionnelles dans les t\u00e2ches de formation et d’inf\u00e9rence de mod\u00e8les d’IA.<\/p>\n Habana Gaudi2 est le pari d’Intel pour voler une part du g\u00e2teau \u00e0 Nvidia. Il s’agit d’un acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA con\u00e7u pour optimiser les performances dans les t\u00e2ches de formation de mod\u00e8les d’IA.<\/p>\n Cette puce dispose de 24 c\u0153urs de traitement tensoriel (TPC). En termes de performances, le Gaudi2 offre des performances allant jusqu’\u00e0 32 TFLOPS par puce. C’est jusqu’\u00e0 2,5 fois plus \u00e9lev\u00e9 que son pr\u00e9d\u00e9cesseur<\/p>\n Le Gaudi2 est tr\u00e8s puissant et est principalement utilis\u00e9 dans les centres de donn\u00e9es. Le prix de cette puce peut varier selon le fournisseur.<\/p>\n Le MI325X est con\u00e7u pour \u00eatre utilis\u00e9 dans les centres de donn\u00e9es et les applications de calcul intensif, o\u00f9 des performances et une capacit\u00e9 de traitement \u00e9lev\u00e9es sont requises.<\/p>\n Avec un peu plus de 2 mois de commercialisation, les donn\u00e9es disponibles sur le MI325X le placent sur le m\u00eame segment que le Nvidia H100. Concr\u00e8tement, il offre 1,3 fois les performances du H100.<\/p>\n Ces puces repr\u00e9sentent la pointe du mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9 en IA. Ce qui est clair, c\u2019est qu\u2019il s\u2019agit de produits hautement sp\u00e9cialis\u00e9s et qu\u2019y acc\u00e9der directement n\u2019est pas une t\u00e2che facile.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L’intelligence artificielle (IA) est partout, de la m\u00e9decine \u00e0 l’automobile, et de la cr\u00e9ation de textes originaux aux vid\u00e9os qui ressemblent \u00e0 un r\u00eave (voire \u00e0 un cauchemar). Cependant, pour que ces applications d\u2019IA fonctionnent efficacement, elles n\u00e9cessitent un mat\u00e9riel sp\u00e9cialis\u00e9 capable de g\u00e9rer les demandes intensives de traitement parall\u00e8le et de m\u00e9moire. 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