Comprendre l’impact de la puissance de calcul sur les innovations en IA

L’intelligence artificielle (AI) et la puissance de calcul sont étroitement liées. La puissance de calcul est essentielle aux applications d’IA, car elle aide les systèmes informatiques à traiter et à exécuter des tâches. Ces applications nécessitent d’importantes ressources de calcul pour gérer des algorithmes complexes et de grands jeux de données : c’est là qu’interviennent les GPU. Les GPU, ou processeurs graphiques, ont d’abord été conçus pour accélérer le traitement des images et des vidéos, mais ils sont devenus essentiels au traitement intensif des données et aux tâches d’apprentissage profond requises par l’IA.

Au cours des dernières années, les progrès de l’IA se sont accélérés de façon exponentielle. Il est donc naturel que le matériel dédié à l’IA évolue pour accompagner cette croissance. Une étude a révélé que les performances des GPU ont été multipliées par environ 7 000 depuis 2003.

Un matériel plus puissant, plus rapide et plus efficace permet aux chercheurs et aux ingénieurs de développer des modèles d’IA toujours plus complexes. Voyons comment l’infrastructure informatique de l’IA évolue pour répondre aux besoins croissants de l’intelligence artificielle.

Le matériel dédié à l’IA : un sujet qui prend de l’ampleur#

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. Ils constituent essentiellement l’épine dorsale des technologies modernes d’IA. Mais les GPU ne sont pas les seuls à retenir l’attention.

Nous commençons à voir apparaître des puces spécialement conçues pour l’IA et capables de rivaliser avec les GPU. Ces puces sont conçues de A à Z pour aider l’IA à fonctionner encore mieux et plus rapidement. De nombreux travaux de recherche visent à améliorer l’avenir du calcul dédié à l’IA. De nombreuses entreprises investissent dans la puissance de calcul dédiée à l’IA, ce qui explique en partie pourquoi le marché mondial du matériel dédié à l’IA était évalué à 53,71 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre environ 473,53 milliards de dollars d’ici 2033.

Pourquoi les progrès du matériel dédié à l’IA font-ils tant parler d’eux ces derniers temps ? L’évolution vers un matériel spécialisé reflète les besoins croissants des applications d’IA dans différents secteurs. Pour créer des solutions d’IA avec succès, il est important de garder une longueur d’avance en se tenant au courant des évolutions du matériel.

Les principaux acteurs du matériel dédié à l’IA#

Les principaux fabricants de matériel se livrent une course au développement de matériel de nouvelle génération, améliorant les performances et l’efficacité grâce à la recherche interne, aux partenariats stratégiques et aux acquisitions.

Fig. 1. Les leaders du matériel dédié à l’IA.

Apple est passé de GPU externes à la conception de ses propres puces de la série M, dotées de moteurs neuronaux pour accélérer l’IA, renforçant ainsi son écosystème étroitement contrôlé. Google continue quant à lui d’investir massivement dans son infrastructure d’unités de traitement tensoriel (TPU). 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 entraîner et déployer des solutions d’IA à plus grande échelle.

De même, AMD est entrée dans l’arène du matériel d’IA avec sa gamme d’accélérateurs Instinct, destinée aux centres de données et aux applications de calcul haute performance. NVIDIA continue également de se concentrer sur le développement de GPU optimisés pour les charges de travail liées à l’IA, comme les GPU A100 et H100 Tensor Core.

Au-delà de ces acteurs établis, de nombreuses start-up et institutions de recherche se lancent dans la conception de nouvelles architectures de puces d’IA. Graphcore, par exemple, se spécialise dans les calculs creux avec son unité de traitement intelligent (IPU). Cerebras Systems propose le Wafer Scale Engine, une puce massive conçue pour les charges de travail d’IA à très grande échelle.

Les dernières avancées en matière de matériel dédié à l’IA#

Voyons quels sont les derniers matériels dédiés à l’IA à avoir vu le jour.

Le 9 avril 2024, Intel a dévoilé sa dernière puce d’IA, la Gaudi 3, qui, selon Intel, surpasse le GPU H100 de NVIDIA :

• Une efficacité énergétique plus de deux fois supérieure et un traitement des modèles d’IA 1,5 fois plus rapide.
• Disponible dans des configurations flexibles, par exemple intégrée à une carte mère ou sous forme de carte autonome.
• Testée avec succès sur divers modèles d’IA comme Llama de Meta et Falcon d’Abu Dhabi, elle a démontré son efficacité pour l’entraînement et le déploiement de divers modèles d’IA, notamment Stable Diffusion et Whisper d’OpenAI pour la reconnaissance vocale.

Fig. 2. La Gaudi 3 d’Intel.

Avant la Gaudi 3, le 18 mars 2024, NVIDIA a présenté sa dernière plateforme d’IA, Blackwell. Cette plateforme est conçue pour favoriser des avancées dans divers domaines et présente les caractéristiques suivantes :

• NVIDIA affirme que Blackwell est « la puce la plus puissante au monde ».
• Elle est dotée d’un GPU à deux matrices, de 208 milliards de transistors et d’une interconnexion puce à puce de 10 To/s, établissant de nouvelles normes en matière de puissance et d’efficacité pour l’IA générative à l’échelle des centres de données.
• D’importants fournisseurs de services cloud comme Google Cloud, Amazon Web Services et Microsoft Azure ont annoncé leur intention d’utiliser Blackwell pour faire progresser l’IA générative, l’apprentissage profond et les services d’informatique en nuage.

Fig. 3. Blackwell de NVIDIA.

L’essor des puces d’IA personnalisées#

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 accélérateur d’entraînement et d’inférence Meta (MTIA). Cette puce de deuxième génération, déjà opérationnelle dans les centres de données de Meta, offre de meilleures performances en matière de calcul et de bande passante mémoire. Ces améliorations contribuent aux performances des applications d’IA de Meta, comme les moteurs de classement et de recommandation, sur des plateformes telles que Facebook et Instagram.

Fig. 4 Dernière version de MTIA de Meta.

De même, d’autres acteurs majeurs comme Google, Amazon et Microsoft ont également présenté leurs propres puces cette année. C’est une décision stratégique pour optimiser leur structure de coûts et réduire leur dépendance envers des fournisseurs tiers comme NVIDIA.

Où le matériel d’IA est-il utilisé ?#

Le matériel d’IA prend en charge diverses solutions d’IA dans de nombreux secteurs. Dans le domaine des soins de santé, il alimente les systèmes d’imagerie médicale tels que l’IRM et le scanner, qui traitent efficacement des tâches complexes et de grands volumes de données afin de permettre un diagnostic rapide et précis.

Les institutions financières utilisent des algorithmes d’IA pour analyser les données afin de détecter les fraudes et d’optimiser les investissements. La complexité de l’analyse des données financières exige des capacités matérielles avancées pour traiter efficacement l’immense charge de calcul.

Dans l’industrie automobile, il aide à traiter en temps réel les données des capteurs des véhicules autonomes. Des tâches comme la détection d’objets et l’évitement des collisions nécessitent un matériel avancé doté d’une grande puissance de traitement pour prendre rapidement des décisions et assurer la sécurité des passagers.

Fig. 5. Le cerveau d’un véhicule autonome.

Les détaillants utilisent des moteurs de recommandation basés sur l’IA pour personnaliser l’expérience d’achat et augmenter les ventes. Pour cela, ils analysent de vastes quantités de données clients dans différents rayons afin de prévoir les préférences et de suggérer des produits pertinents. L’analyse de jeux de données variés et la génération de recommandations personnalisées nécessitent du matériel avancé pour répondre en temps réel et améliorer l’engagement des utilisateurs.

Un autre exemple lié aux magasins de détail consiste à utiliser la vision par ordinateur pour surveiller et analyser le comportement des clients. Les détaillants peuvent comprendre comment les clients interagissent avec leur environnement, repérer les produits populaires et détecter les schémas de circulation. À partir de ces observations, ils peuvent optimiser l’agencement des magasins et le placement des produits pour améliorer les ventes. La puissance de calcul est importante pour traiter en temps réel de grands volumes de données vidéo. Un suivi précis des déplacements 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.

Et ce n’est que la partie émergée de l’iceberg. De l’industrie manufacturière à l’agriculture, le matériel d’IA est présent partout.

Développer l’IA grâce à la puissance de calcul#

Le matériel d’IA est souvent conçu pour gérer des tâches lourdes. Il peut être difficile de saisir l’ampleur des déploiements de l’IA dans les secteurs du monde entier, mais il est clair que l’IA évolutive repose sur la mise en place du matériel adapté.

Prenons par exemple la collaboration entre BMW et NVIDIA. BMW produisant 2,5 millions de voitures par an, ses activités sont d’une ampleur considérable. BMW utilise l’IA pour optimiser différents aspects de son processus de fabrication, du contrôle qualité et de la maintenance prédictive à la logistique et à la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Pour répondre à ces exigences, BMW s’appuie sur des solutions matérielles d’IA avancées, comme la NVIDIA Quadro RTX 8000 et des serveurs équipés de RTX. Ces technologies facilitent le déploiement de l’IA et permettent de le faire évoluer plus facilement.

La puissance de calcul a un impact sur différentes composantes de ta solution d’IA#

Au-delà de la puissance de calcul fournie aux applications d’IA, le matériel d’IA que tu choisis influence ta solution en matière de performances des modèles, de besoins de conversion des modèles, de flexibilité du déploiement et de précision globale. Une fois entraînés et testés, les modèles d’IA sont souvent convertis dans un format compatible avec les plateformes de déploiement choisies.

Cependant, la conversion des modèles peut entraîner une perte de précision et doit être prise en compte à l’avance. Des outils d’intégration comme ONNX (échange ouvert de réseaux neuronaux) peuvent fournir un format standardisé pour déployer des modèles d’IA sur une grande variété de plateformes matérielles. C’est aussi pourquoi des modèles populaires comme YOLOv8 permettent aux utilisateurs d’exporter leurs modèles personnalisés entraînés dans de nombreux formats différents, afin de répondre à plusieurs options de déploiement.

L’efficacité énergétique est essentielle à l’avenir du calcul de l’IA#

L’impact de la puissance de calcul avancée de l’IA ne se limite pas à l’IA : il concerne aussi le secteur de l’énergie.

Fig. 6 Vers un matériel d’IA durable.

Par exemple, Llama 3 de Meta, un grand modèle de langage (LLM) avancé, a été entraîné à l’aide de deux grappes de centres de données conçues sur mesure, chacune équipée de 24 576 GPU NVIDIA H100. Associée à des améliorations logicielles, cette configuration a rendu l’entraînement de Llama 3 environ trois fois plus efficace que celui de Llama 2. Les progrès du matériel d’IA contribuent donc également à des opérations plus économes en énergie.

De plus, les liens entre l’IA et l’énergie suscitent davantage d’intérêt, notamment avec l’implication de personnes comme Sam Altman. Altman, connu comme PDG d’OpenAI, a récemment introduit en bourse Oklo, une entreprise du secteur de l’énergie nucléaire. Grâce à sa technologie innovante de fission nucléaire, Oklo vise à transformer la production d’énergie et pourrait alimenter les centres de données indispensables aux opérations d’IA. Au cours des dernières années, Bill Gates, cofondateur de Microsoft, et Jeff Bezos, fondateur d’Amazon, ont également investi dans des centrales nucléaires.

Au-delà des circuits#

À l’avenir, le matériel d’IA devrait faire des progrès considérables, notamment avec l’essor de l’informatique quantique. À mesure que les modèles d’IA gagnent en complexité, le matériel spécialisé devient essentiel pour exploiter tout leur potentiel. Des puces dédiées à l’IA aux recherches en informatique quantique, l’innovation matérielle stimule le développement de solutions d’IA plus complexes et plus utiles.

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