Qu'est-ce qu'un GPU et quel est son rôle dans l'IA ?

Un GPU, ou processeur graphique, est un circuit électronique spécialisé conçu à l'origine pour accélérer la création d'images et de vidéos. Toutefois, sa remarquable capacité à effectuer un grand nombre de calculs rapidement a conduit à son adoption dans divers domaines, y compris l'intelligence artificielle et le calcul scientifique, où il excelle dans la gestion des tâches gourmandes en données et en calcul.

Les GPU sont construits sur une plaquette de silicium, une fine tranche circulaire de silicium hautement purifié. Cette plaquette sert de base pour graver des milliards de transistors microscopiques. Ces transistors agissent comme des portes miniatures qui contrôlent le flux d'électricité et forment les éléments de base des circuits logiques du GPU. Un réseau complexe de fils métalliques microscopiques, appelés interconnexions, relie ces transistors, leur permettant de communiquer et d'effectuer des calculs. Enfin, l'ensemble est enfermé dans un boîtier de protection fabriqué à partir de matériaux tels que le plastique, la céramique et le métal, afin de protéger les circuits délicats et de dissiper la chaleur générée pendant le fonctionnement.

Avec leur architecture spécialisée, les GPU occupent une position intermédiaire unique entre les processeurs à usage général.

Les processeurs, ou unités centrales de traitement, excellent dans le traitement séquentiel, c'est-à-dire le traitement d'une instruction à la fois. Les GPU, quant à eux, sont conçus pour traiter plusieurs tâches simultanément. De plus, les processeurs sont souvent peu coûteux et conviennent parfaitement à certaines charges de travail d'IA, comme l'inférence, tandis que les GPU sont un excellent choix pour entraîner ou exécuter des modèles très complexes.

Les GPU peuvent gérer un plus large éventail d'algorithmes et de tâches. Les GPU sont ainsi plus polyvalents pour les chercheurs et les développeurs qui doivent tester différentes approches d'IA ou différents cas d'utilisation, comme le deep learning.

Les GPU et les CPU sont tous deux des options disponibles dans le cadre d'une architecture AI Hypercomputer.

Les GPU effectuent un grand nombre d'opérations en même temps. Pour ce faire, ils disposent d'un grand nombre de cœurs de traitement qui peuvent travailler sur différentes parties d'une tâche simultanément. Cette architecture de traitement parallèle permet aux GPU de gérer des tâches qui prendraient beaucoup plus de temps à être exécutées par les CPU.

Imaginez une tâche qui peut être décomposée en milliers d'étapes plus petites et indépendantes. Un GPU peut répartir ces étapes sur ses nombreux cœurs, ce qui permet de les calculer simultanément. Cette capacité de multitraitement est ce qui donne aux GPU un avantage significatif sur les CPU, en particulier dans des domaines comme le traitement d'images et de vidéos, les simulations scientifiques et, en particulier, le machine learning, où les ensembles de données volumineux et les algorithmes complexes sont la norme.

Les GPU sont devenus les outils de base de l'intelligence artificielle moderne, permettant d'entraîner et de déployer des modèles d'IA complexes qui s'appliquent à de nombreux cas d'usage, de la reconnaissance d'images au traitement du langage naturel. Leur capacité à effectuer un nombre considérable de calculs simultanément les rend particulièrement adaptés aux tâches de calcul intensives qui sont au cœur de l'IA. Les GPU accélèrent l'entraînement des modèles d'IA, ce qui permet aux chercheurs et aux développeurs d'itérer plus rapidement sur les modèles et de faire des percées dans les capacités de l'IA.

Les GPU sont utilisés pour entraîner des modèles d'IA en effectuant les opérations mathématiques complexes nécessaires pour ajuster les paramètres du modèle. Le processus d'entraînement consiste à fournir au modèle de grandes quantités de données, puis à ajuster ses paramètres pour minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les données réelles. Les GPU peuvent accélérer ce processus en effectuant plusieurs calculs simultanément.

Une fois qu'un modèle d'IA est entraîné, il doit être exécuté, souvent en temps réel, pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données. Les GPU jouent également un rôle essentiel dans cette phase d'inférence. Grâce à leur capacité à exécuter rapidement les calculs complexes nécessaires pour effectuer des prédictions, les applications optimisées par l'IA peuvent répondre aux demandes des utilisateurs de manière rapide et efficace. Qu'il s'agisse d'une voiture autonome qui prend des décisions en une fraction de seconde ou d'un chatbot qui fournit des réponses instantanées, les GPU sont essentiels pour exploiter les capacités en temps réel des modèles d'IA.

Les GPU sont importants pour l'IA, car ils peuvent accélérer les processus d'entraînement et d'inférence. Cela permet de développer et de déployer des modèles d'IA plus rapidement et efficacement qu'avec des processeurs. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus complexes, le besoin de GPU ne fera qu'augmenter

Le meilleur GPU pour l'IA dépend de la tâche spécifique à effectuer. Par exemple, un GPU avec une grande quantité de mémoire peut être plus adapté pour l'inférence de grands modèles d'IA, tandis qu'un GPU avec une fréquence d'horloge élevée peut être plus adapté pour l'inférence avec une faible latence.