16 mai 2024
À mesure que la technologie de l'IA progresse, le besoin d'une puissance de calcul de l'IA nouvelle et améliorée se fait de plus en plus sentir. Découvrez comment la puissance de calcul contribue à faire avancer le mouvement de l'IA.
L'intelligence artificielle (IA) et la puissance de calcul entretiennent une relation très étroite. La puissance de calcul est essentielle pour les applications d'IA, car elle aide les systèmes informatiques à traiter et à exécuter des tâches. Ces applications nécessitent des ressources de calcul importantes pour gérer des algorithmes complexes et de grands ensembles de données, et c'est là que les GPU entrent en jeu. Les GPU, ou unités de traitement graphique, ont été initialement conçus pour accélérer le traitement des images et des vidéos, mais sont devenus essentiels pour gérer le traitement intensif des données et les tâches d'apprentissage profond que l'IA requiert.
Au cours des dernières années, nous avons assisté à une croissance exponentielle des progrès de l'IA. Naturellement, les progrès du matériel d'IA doivent s'adapter à cette croissance et suivre le rythme. Une étude a révélé que les performances des GPU ont été multipliées par 7 000 environ depuis 2003.
Un matériel plus puissant, plus rapide et plus efficace permet aux chercheurs et aux ingénieurs de développer des modèles d'IA de plus en plus complexes. Comprenons comment l'infrastructure de calcul pour l'IA évolue pour répondre aux demandes croissantes de l'intelligence artificielle.
Le rôle des GPU dans le développement de l'IA est indéniable. Ces processeurs puissants accélèrent les calculs complexes nécessaires à l'entraînement et au déploiement des modèles d'IA. Essentiellement, ils servent de colonne vertébrale à la technologie moderne de l'IA. Mais il n'y a pas que les GPU qui attirent l'attention.
Nous commençons à voir des puces fabriquées uniquement pour l'IA qui les concurrencent. Ces puces sont construites à partir de zéro pour aider l'IA à faire son travail encore mieux et plus rapidement. Beaucoup de recherches et de travail sont en cours pour améliorer l'avenir du calcul de l'IA. De nombreuses entreprises investissent dans la puissance de calcul de l'IA, ce qui explique en partie pourquoi le marché mondial du matériel d'IA a été évalué à 53,71 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre environ 473,53 milliards de dollars d'ici 2033.
Pourquoi les avancées en matière de matériel d'IA sont-elles devenues un sujet de conversation récemment ? L'évolution vers un matériel d'IA spécialisé reflète les demandes croissantes des applications d'IA dans différents secteurs. Pour créer des solutions d'IA avec succès, il est important de rester à la pointe du progrès en étant conscient des changements qui se produisent au niveau du matériel.
Les principaux fabricants de matériel sont engagés dans une course pour développer du matériel de nouvelle génération, améliorant les performances et l'efficacité grâce au développement interne, aux partenariats stratégiques et aux acquisitions.
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Apple est passé de l'utilisation de GPU externes au développement de ses propres puces de série M avec des moteurs neuronaux pour l'accélération de l'IA, renforçant ainsi son écosystème étroitement contrôlé. De son côté, Google continue d'investir massivement dans son infrastructure Tensor Processing UnitTPU. Les TPU sont des puces d'IA conçues pour fonctionner plus rapidement et consommer moins d'énergie que les GPU, ce qui les rend idéales pour la formation et le déploiement de solutions d'IA à grande échelle.
De même, AMD est entré dans l'arène du matériel d'IA avec sa série d'accélérateurs Radeon Instinct, ciblant les centres de données et les applications de calcul à haute performance. Nvidia continue également de se concentrer sur le développement de GPU optimisés pour les charges de travail d'IA, tels que les GPU Tensor Core A100 et H100. L'acquisition récente d'Arm Holdings vise à renforcer le contrôle de Nvidia sur les architectures de puces qui équipent de nombreux appareils mobiles.
Au-delà de ces acteurs établis, de nombreuses startups et institutions de recherche s'aventurent dans de nouvelles architectures de puces d'IA. Par exemple, Graphcore se spécialise dans les calculs creux avec son unité de traitement de l'intelligence (IPU). Cerebras Systems propose le Wafer Scale Engine, une puce massive conçue pour les charges de travail d'IA à échelle extrême.
Jetons un coup d'œil au dernier matériel d'IA qui est sorti.
Le 9 avril 2024, Intel a dévoilé sa dernière puce d'intelligence artificielle, la Gaudi 3, dont les performances sont supérieures à celles du GPU H100 de Nvidia:
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Avant Gaudi 3, le 18 mars 2024, NVIDIA a présenté sa dernière plateforme d'IA, Blackwell. Cette plateforme est conçue pour réaliser des percées dans divers domaines et présente les caractéristiques suivantes :
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Parallèlement, plusieurs géants de la technologie développent leurs propres puces d'IA personnalisées pour alimenter leurs services.
Le 10 avril 2024, Meta a annoncé la dernière version de son Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Cette puce de deuxième génération, déjà opérationnelle dans les centres de données de Meta, offre de meilleures performances en termes de calcul et de bande passante mémoire. Ces améliorations soutiennent les performances des applications d'IA de Meta, telles que les moteurs de classement et de recommandation, sur des plateformes comme Facebook et Instagram.
De même, d'autres acteurs majeurs comme Google, Amazon et Microsoft ont également introduit leurs puces de silicium personnalisées cette année. Il s'agit d'une démarche stratégique visant à optimiser leurs structures de coûts et à réduire leur dépendance à l'égard de fournisseurs tiers comme Nvidia.
Le matériel d'IA prend en charge diverses solutions d'IA dans de nombreux secteurs différents. Dans le domaine de la santé, il alimente les systèmes d'imagerie médicale tels que l'IRM et les scanners CT, en gérant des tâches complexes et en traitant efficacement de grands volumes de données pour un diagnostic rapide et précis.
Les institutions financières utilisent des algorithmes d'IA pour analyser les données en vue de la détection des fraudes et de l'optimisation des investissements. La nature complexe de l'analyse des données financières nécessite des capacités matérielles avancées pour gérer efficacement l'immense charge de travail de calcul.
Dans l'industrie automobile, il contribue au traitement des données de capteurs en temps réel dans les véhicules autonomes. Les tâches telles que la détection d'objets et l'évitement des collisions doivent être soutenues par un matériel avancé doté de puissantes capacités de traitement pour une prise de décision rapide et la sécurité des passagers.
Les détaillants utilisent des moteurs de recommandation basés sur l'IA pour personnaliser les expériences d'achat et augmenter les ventes en analysant de vastes données clients dans tous les rayons afin de prédire les préférences et de suggérer des produits pertinents. La nécessité d'analyser divers ensembles de données et de générer des recommandations personnalisées nécessite un matériel avancé pour des réponses en temps réel et un engagement accru des utilisateurs.
Un autre exemple lié aux magasins de détail est l'utilisation de la vision par ordinateur pour surveiller et analyser le comportement des clients. Les détaillants peuvent comprendre comment les clients interagissent avec leur environnement, identifier les produits les plus populaires et detect schémas de circulation. Sur la base de ces résultats, ils peuvent optimiser l'agencement des magasins et l'emplacement des produits afin d'améliorer les ventes. La puissance de calcul est importante pour le traitement en temps réel de gros volumes de données vidéo. Le suivi précis des mouvements et des interactions dépend d'un matériel robuste. Sans cela, la vitesse et la précision du traitement des données sont compromises, ce qui réduit l'efficacité de l'analyse du comportement des clients.
Ce n'est que la pointe de l'iceberg. De la fabrication à l'agriculture, le matériel d'IA est visible partout.
Le matériel d'IA est souvent conçu pour gérer de grandes tâches. Il peut être difficile de saisir l'ampleur des déploiements d'IA dans les industries du monde entier, mais il est clair que l'IA évolutive dépend de la mise en place du matériel approprié.
Prenons par exemple la collaboration entre BMW et NVIDIA. BMW produit 2,5 millions de voitures par an, ce qui donne une ampleur considérable à ses opérations. BMW utilise l'IA pour optimiser divers aspects de son processus de fabrication, du contrôle de la qualité et de la maintenance prédictive à la logistique et à la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
Pour répondre à ces demandes, BMW s'appuie sur des solutions matérielles d'IA avancées comme la Quadro RTX 8000 deNVIDIA et les serveurs équipés de RTX. Ces technologies facilitent les déploiements d'IA et les rendent plus évolutifs.
Au-delà de la fourniture de puissance de calcul aux applications d'IA, le matériel d'IA que vous choisissez influence votre solution en termes de performance du modèle, de besoins de conversion du modèle, de flexibilité de déploiement et de précision globale. Une fois que les modèles d'IA sont entraînés et testés, ils sont souvent convertis dans un format qui s'exécutera sur les plateformes de déploiement choisies.
Toutefois, la conversion des modèles peut entraîner une perte de précision et doit être envisagée à l'avance. Des outils d'intégration tels que ONNX (Open Neural Network Exchange) peuvent fournir un format standardisé pour le déploiement de modèles d'IA sur un large éventail de plates-formes matérielles. C'est également la raison pour laquelle des modèles populaires comme YOLOv8 offrent aux utilisateurs la possibilité d'exporter leurs modèles formés sur mesure dans de nombreux formats différents afin de répondre à de multiples options de déploiement.
L'impact de la puissance de calcul avancée de l'IA ne se limite pas à l'IA ; il touche également le secteur de l'énergie.
Par exemple, le LLaMA-3 de Meta, un modèle de langage étendu (LLM) avancé, a été entraîné à l'aide de deux clusters de centres de données sur mesure équipés de 24 576 GPU Nvidia H100 chacun. Grâce à cette configuration matérielle robuste, Meta a pu augmenter la vitesse de traitement et obtenir une réduction significative de 40 % de la consommation d'énergie. Ainsi, les progrès réalisés dans le domaine de l'IA contribuent également à rendre les opérations plus efficaces sur le plan énergétique.
En outre, le lien entre l'IA et l'énergie retient de plus en plus l'attention grâce à l'implication de personnes telles que Sam Altman. M. Altman, connu en tant que PDG d'OpenAI, a récemment mis à la disposition du public la société d'énergie nucléaire Oklo. Oklo, avec sa technologie innovante de fission nucléaire, vise à transformer la production d'énergie, en fournissant potentiellement de l'énergie aux centres de données essentiels pour les opérations d'IA. Ces dernières années, Bill Gates, cofondateur de Microsoft, et Jeff Bezos, fondateur d'Amazon, ont également investi dans des centrales nucléaires.
Pour l'avenir, l'avenir du matériel d'IA est sur le point de faire d'énormes progrès, en particulier avec l'essor de l'informatique quantique. Les experts prévoient que d'ici 2030, le marché de l'informatique quantique pourrait valoir près de 65 milliards de dollars. À mesure que les modèles d'IA gagnent en complexité, le matériel spécialisé devient essentiel pour libérer leur plein potentiel. Des puces spécifiques à l'IA aux explorations de l'informatique quantique, l'innovation matérielle stimule le développement de solutions d'IA plus complexes et plus percutantes.
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