Ces dernières années, leintelligence artificielle (AU) a fait de grands progrès, apportant des innovations incroyables dans chaque secteur, de la médecine aux jeux vidéo, grâce également au rôle joué cartes graphiques (GPU). Ces unités ont une mémoire optimisée et une excellente vitesse de calcul accélérant les processus d’entraînement de l’IA. Sans eux, le développement de cet outil de coupe de coupe serait beaucoup plus lent. Pourquoi l’IA a-t-il besoin de ces composants matériels? Pour le comprendre, nous devons faire un voyage entre les mathématiques, l’informatique et la technologie.
Qu’est-ce qu’un GPU: la comparaison avec les CPU
Le GPU (Unité de traitement graphique) sont nés pour élaborer des images et des graphiques élaborés en temps réel, comme cela se produit dans les jeux vidéo. Leur architecture est différente de celle de Processeur (Unité de traitement centrale): Ils sont conçus pour effectuer de nombreux opérations parallèlesles rendre parfaits pour les devoirs dans lesquels ils ont besoin De nombreux calculs simultanéscomme dans le cas de l’IA.
Les processeurs, en revanche, sont des processeurs utilisés par ordinateur Pour traiter tout type de données. Ils sont extrêmement polyvalents et conçus pour en réaliser un grand variété d’opérations En séquence, mais quand il s’agit d’effectuer des millions de calculs en même temps, ils montrent le leur limites.
Comment les GPU accélèrent l’IA et l’apprentissage automatique
L’intelligence artificielle est basée sur des techniques telles que Apprentissage automatique Et, en particulier, le Apprentissage en profondeur. Mais qu’est-ce que l’apprentissage en profondeur? C’est une branche de Apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches (d’où le terme « profond », qui est profond). Ces réseaux simulent le fonctionnement du cerveau humain de manière simplifiée, développant de grandes quantités de données pour reconnaître les modèles, les images, les textes ou les sons. Chaque couche du réseau traite les informations et passe à la suivante, améliorant progressivement la capacité de reconnaissance. Pour entraîner une IA basée sur l’apprentissage en profondeur, vous avez besoin Énormes quantités de données Et puissance de calculpuisque le processus d’apprentissage nécessite des milliards d’opérations mathématiques pour mettre à jour en permanence les paramètres du réseau. Précisément pour cette raison, le GPU joue un rôle fondamental dans l’intelligence artificielle. Voici les principales raisons:
- Traitement parallèle – Alors qu’un processeur a quelques noyaux puissants, un GPU a des milliers de petits noyaux qui peuvent effectuer des calculs simultanément. Cela accélère des dizaines ou des centaines de fois la formation des modèles d’IA.
- Vitesse de calcul – Les opérations mathématiques à la base de l’IA, telles que les produits matriciels, sont extrêmement optimisées sur les GPU, réduisant les délais de traitement de jours à heures.
- Mémoire optimisée – Les GPU modernes ont des souvenirs de largeur à bande élevé (HBM) qui vous permettent de gérer rapidement de grandes quantités de données.
- Optimisation des logiciels – Un cadre tel que TensorFlow et Pytorch exploite les GPU pour accélérer les calculs, ce qui rend la formation des modèles accessibles aux chercheurs et aux développeurs.
Nvidia, AMD et le domaine des GPU pour l’AI
En ce qui concerne le GPU pour l’intelligence artificielle, un nom se démarque sur tout le monde: Nvidia. La société, célèbre pour ses cartes graphiques de jeu, a investi des milliards dans le développement de GPU dédiés à l’IA, comme le Série Tesla Et Rtx Avec un noyau de tenseur spécifique pour l’apprentissage en profondeur. Aussi DMLA Et Intel Ils entrent dans le secteur avec des solutions avancées, mais Nvidia domine toujours le marché.
En plus des cartes graphiques traditionnelles, il existe des accélérateurs spécialisés tels que TPU (Unités de traitement du tenseur) de Google, conçu exclusivement pour l’apprentissage en profondeur. Cependant, les GPU restent la solution la plus courante pour leur polyvalence.
AI sans GPU: que se passerait-il
Sans GPUle développement de l’IA serait incroyablement Ralentissez. Modèles avancés comme Chatte ou Depuis Ils prendraient des années pour être formés au lieu de semaines ou de jours. Même l’inférence, c’est-à-dire l’utilisation d’un modèle déjà formé, serait beaucoup plus lente, ce qui rend les applications impossibles telles que la reconnaissance faciale en temps réel ou en conduite autonome.
À l’avenir, les GPU deviendront de plus en plus puissants et optimisés pour leintelligence artificielletandis que de nouveaux types de processeurs, tels que les unités neuromorphes, pourraient toujours changer les cartes sur la table. Mais pour l’instant, une chose est certaine: sans les GPU, l’IA ne serait pas aussi avancée.