Tune in to YOLO Vision 2024!
27 septembre 2024
10:00 — 19:30 CET
Free hybrid event
À mesure que la technologie de l'IA progresse, il y a un besoin croissant de puissance de calcul nouvelle et améliorée pour l'IA. Explore comment la puissance de calcul contribue à faire avancer le mouvement de l'IA.
L'intelligence artificielle (IA) et la puissance de calcul partagent 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 informatiques importantes pour gérer des algorithmes complexes et de grands ensembles de données, et c'est là que les GPU entrent en scène. Les GPU, ou unités de traitement graphique, ont été conçues à l'origine pour accélérer le traitement des images et des vidéos, mais elles sont devenues essentielles pour gérer le traitement intensif des données et les tâches d'apprentissage profond que requiert l'IA.
Au cours des dernières années, nous avons vu les progrès de l'IA croître de façon exponentielle. Naturellement, les progrès du matériel d'IA doivent s'adapter à cette croissance et suivre le rythme. Une étude a révélé que les performances du site GPU ont été multipliées par 7 000 environ depuis 2003.
Un matériel informatique plus solide, 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 informatique pour l'IA évolue pour répondre aux exigences croissantes de l'intelligence artificielle.
Le rôle des GPU dans le développement de l'IA est indéniable. Ces puissants processeurs accélèrent les calculs complexes nécessaires à la formation et au déploiement des modèles d'IA. Essentiellement, ils servent de colonne vertébrale à la technologie moderne de l'IA. Mais les GPU ne sont pas les seuls à attirer l'attention.
Nous commençons à voir des puces fabriquées uniquement pour l'IA qui leur font concurrence. 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 travaux sont effectués pour améliorer l'avenir de l'informatique 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 était 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 ? Le passage à un matériel d'IA spécialisé reflète les demandes croissantes d'applications d'IA dans différents secteurs. Pour réussir à créer des solutions d'IA, il est important de garder une longueur d'avance en étant conscient des changements qui se produisent au niveau du matériel.
Les principaux fabricants de matériel informatique se lancent dans une course au développement de matériel de nouvelle génération, en améliorant les performances et l'efficacité par le biais du développement interne, de partenariats stratégiques et d'acquisitions.
.avif)
Apple est passé de l'utilisation de GPU externes au développement de ses propres puces de série M dotées de moteurs neuronaux pour l'accélération de l'IA, renforçant ainsi son écosystème étroitement contrôlé. Pendant ce temps, Google continue d'investir massivement dans son infrastructure Tensor Processing Unit (TPU). Les TPU sont des puces d'IA construites pour fonctionner plus rapidement et consommer moins d'énergie que les GPU, ce qui les rend parfaites pour la formation et le déploiement de solutions d'IA à plus 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. Par ailleurs, Nvidia continue de se concentrer sur le développement de GPU optimisés pour les charges de travail d'IA, tels que les GPU A100 et H100 Tensor Core. Leur récente acquisition d'Arm Holdings vise à accroître leur contrôle sur les architectures de puces qui alimentent de nombreux appareils mobiles.
Au-delà de ces acteurs établis, de nombreuses startups et institutions de recherche s'aventurent dans des architectures de puces d'IA inédites. Par exemple, Graphcore se spécialise dans les calculs épars 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 l'échelle extrême.
Jetons un coup d'œil sur le dernier matériel d'IA qui a été mis sur le marché.
Le 9 avril 2024, Intel a dévoilé sa dernière puce d'IA, la Gaudi 3, dont les performances sont supérieures à celles de la H100 de Nvidia GPU :
.avif)
Avant Gaudi 3, le 18 mars 2024, NVIDIA a présenté sa dernière plateforme d'IA, le Blackwell. Cette plateforme est conçue pour alimenter des percées dans divers domaines et présente les caractéristiques suivantes :
.avif)
Pendant ce temps, plusieurs géants de la tech développent leurs propres puces d'IA personnalisées pour alimenter leurs services.
Le 10 avril 2024, Meta a annoncé la dernière version de son accélérateur de formation et d'inférence Meta (MTIA). Cette puce de deuxième génération, déjà opérationnelle dans les centres de données de Meta, est plus performante en termes de calcul et de bande passante mémoire. Ces mises à niveau 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 d'activité. Dans le domaine de la santé, il alimente les systèmes d'imagerie médicale tels que les IRM et les tomodensitogrammes, 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 afin de détecter les fraudes et d'optimiser les investissements. La nature complexe de l'analyse des données financières nécessite des capacités matérielles avancées pour gérer efficacement l'immense charge de calcul.
Dans l'industrie automobile, il aide à traiter les données des 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 du 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 pilotés par l'IA pour personnaliser les expériences d'achat et stimuler les ventes en analysant les vastes données des clients dans tous les services pour prédire les préférences et suggérer des produits pertinents. La nécessité d'analyser divers ensembles de données et de générer des recommandations personnalisées nécessite du matériel avancé pour des réponses en temps réel et un meilleur engagement de l'utilisateur.
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 populaires et détecter les schémas de circulation des piétons. Sur la base de ces résultats, ils peuvent optimiser l'agencement des magasins et le placement 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 lui, 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 partie émergée de l'iceberg. De la fabrication à l'agriculture, le matériel d'IA peut être vu partout.
Le matériel d'IA est souvent construit 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 bon matériel.
Prends par exemple la collaboration entre BMW et NVIDIA. BMW produisant 2,5 millions de voitures par an, l'échelle de ses opérations est immense. 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 de telles demandes, BMW s'appuie sur des solutions matérielles d'IA avancées telles que les serveurs Quadro RTX 8000 et RTX de NVIDIA. Ces technologies rendent les déploiements d'IA plus faciles et plus évolutifs.
Au-delà de fournir aux applications d'IA une puissance de calcul, le matériel d'IA que tu choisis influence ta solution en termes de performances des modèles, de besoins de conversion des modèles, de flexibilité de déploiement et de précision globale. Une fois que les modèles d'IA sont formés et testés, ils sont souvent convertis dans un format qui fonctionnera sur les plateformes de déploiement choisies.
Mais la conversion des modèles peut entraîner une perte de précision et doit être envisagée à l'avance. Les outils d'intégration tels que ONNX (Open Neural Network Exchange) peuvent fournir un format standardisé pour déployer des 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 formé à l'aide de deux clusters de centres de données personnalisés équipés de 24 576 GPU H100 Nvidia 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 du matériel d'IA contribuent également à des opérations plus efficaces sur le plan énergétique.
De plus, le lien entre l'IA et l'énergie retient de plus en plus l'attention avec des personnes comme Sam Altman qui s'impliquent. Altman, connu comme le 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 aux opérations de l'IA. Ces dernières années, Bill Gates, cofondateur de Microsoft, et Jeff Bezos, fondateur d'Amazon, ont également investi dans des centrales nucléaires.
Si l'on se projette dans l'avenir, le matériel d'IA devrait faire d'énormes bonds, notamment grâce à l'essor de l'informatique quantique. Les experts prédisent 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 crucial pour libérer tout leur potentiel. Des puces spécifiques à l'IA aux explorations de l'informatique quantique, l'innovation matérielle favorise le développement de solutions d'IA plus complexes et plus impactantes.
N'hésite pas à consulter notre dépôt GitHub et à t'engager auprès de notre communauté pour en savoir plus sur l'IA. Explore nos derniers articles de blog pour voir comment l'IA est appliquée dans différents domaines, comme les courses de Formule 1 et la robotique.
Commence ton voyage avec le futur de l'apprentissage automatique.
