Qu'est-ce qu'un accélérateur d'IA ?
La plupart des tâches de calcul de l'IA actuelles nécessitent des capacités de traitement supplémentaires et spécialisées afin d'obtenir les résultats souhaités.
Pour répondre à ces demandes émergentes, les technologues tirent parti des accélérateurs d'IA, qui se présentent sous la forme de composants matériels dédiés incorporés dans la conception de leur solution ou sous la forme de fonctionnalités intégrées au processeur. Ces deux types d'accélérateurs d'IA offrent des performances surpuissantes pour les charges de travail d'IA. Ils sont employés partout dans les environnements informatiques et d'IA actuels, avec des cas d'utilisation dans les appareils clients, les environnements à l'Edge et les centres de données de tous types.
Les accélérateurs d'IA matériels dédiés sont le plus souvent utilisés en parallèle avec des processeurs dans le modèle d'informatique parallèle, bien que certaines technologies puissent également être utilisées dans des architectures autonomes. Certaines offres regroupent le CPU et l'accélérateur dans un même boîtier.
Les accélérateurs d'IA intégrés jouent un rôle important dans la mise en œuvre de l'IA sur les processeurs modernes. Ces capacités intégrées fournissent des performances optimisées pour des fonctions ou des opérations spécifiques, telles que les opérations vectorielles, les mathématiques matricielles ou le Deep Learning. Dans certains cas, les accélérateurs d'IA intégrés offrent la possibilité d'utiliser l'IA sans nécessiter de matériel spécialisé.
Les architectes et les développeurs intègrent ces deux types d'accélérateurs d'IA dans leurs solutions lorsqu'ils doivent prendre en charge des cas d'utilisation nécessitant un débit et une latence importants.
Rôle des accélérateurs matériels dédiés dans l'IA
Le plus souvent, les accélérateurs d'IA matériels dédiés augmentent la capacité du processeur à gérer les charges de travail d'IA exigeantes. Cette approche, appelée informatique parallèle, permet aux deux unités de calcul de travailler en tandem pour résoudre des problèmes complexes. Ensemble, les processeurs et les accélérateurs d'IA dédiés réduisent considérablement le temps de traitement des charges de travail de l'IA. Dans certains cas, les accélérateurs d'IA matériels dédiés peuvent être utilisés indépendamment sans avoir à coexister avec un processeur.
Types d'accélérateurs d'IA matériels
D'un point de vue matériel, le terme « accélérateur d'IA » peut faire référence à des composants à usage général tels que les processeurs graphiques (GPU) utilisés pour l'IA et les FPGA (Field Programmable Gate Arrays) utilisés pour l'IA, ou à des offres spécifiques comme les unités de traitement neuronal (NPU) et les unités de traitement tensoriel (TPU).
Les accélérateurs d'IA et les processeurs pour l'IA représentent un domaine en pleine évolution qui comporte de nombreux termes propres à chaque fournisseur et qui ne dispose pas encore de descripteurs courants ni de langage normalisé.
GPU
Nombreux sont ceux qui associent les processeurs graphiques (GPU) aux jeux vidéo et aux tâches de rendu 3D avancées, alors qu'ils peuvent également fournir de puissantes capacités d'accélération pour les charges de travail d'IA. Ils font partie des technologies matérielles d'accélération de l'IA les plus répandues et les plus abordables. Les GPU alimentent des applications d'IA, notamment le Machine Learning, le Deep Learning et la vision par ordinateur.
FPGA
Les FPGA se distinguent des processeurs par leur capacité à être reprogrammés au niveau matériel afin de répondre à des besoins spécifiques, ce qui leur confère une grande souplesse d'utilisation face à l'évolution des besoins au fil du temps.
Les FPGA sont utilisés dans des architectures d'informatique parallèle pour alimenter les performances de l'IA. Ils sont spécialement adaptés à l'IA à l'Edge, où la diversité des protocoles d'E/S, les capacités à faible latence, la faible consommation énergétique et la longue durée de vie des déploiements en font une solution idéale pour les applications industrielles, médicales, de test et de mesure, l'aérospatiale, la défense et l'automobile. Les FPGA conviennent également aux réseaux et aux centres de données.
NPU
Les NPU sont des accélérateurs d'IA matériels spécialisés utilisés pour accélérer les algorithmes de Deep Learning. Comparées aux CPU et aux GPU, les NPU représentent des options extrêmement efficaces pour l'IA. Elles offrent également des vitesses rapides et une bande passante élevée, ce qui les rend idéales pour l'intégration dans des flux de travail en évolution rapide, tels que la génération rapide d'images ou la réponse à des commandes vocales.
Accélérateurs d'IA sur mesure
Les FPGA, les GPU et les NPU ne sont pas les seules puces commercialisées à offrir des performances d'IA puissantes et spécialisées pour toute une série de cas d'utilisation. Ces solutions de traitement adaptées sont souvent déployées dans une architecture autonome ou utilisées pour augmenter les capacités du processeur, à l'instar des autres accélérateurs mentionnés dans cet article.
Avantages des accélérateurs d'IA matériels dédiés
Les accélérateurs d'IA matériels dédiés offrent des avantages dans l'ensemble du flux de travail de l'IA, accélérant ainsi le time-to-value des initiatives d'IA.
Efficacité énergétique
Le développement durable et la consommation énergétique sont des préoccupations majeures pour les initiatives d'IA. Les accélérateurs matériels d'IA étant capables d'intégrer des performances d'IA exceptionnelles dans un seul appareil, les entreprises peuvent les utiliser pour fournir la puissance de calcul nécessaire à l'IA avec un nombre de nœuds inférieur. Cette empreinte réduite peut entraîner une diminution de la consommation énergétique.
Performances accélérées
Obtenir des informations, des réponses ou des résultats d'entraînement rapides grâce à l'IA nécessite un calcul optimisé qui minimise la latence et accélère les temps de traitement. Les accélérateurs d'IA matériels offrent les capacités de calcul spécialisées requises par les charges de travail d'IA pour débloquer des sorties d'IA plus rapides et de meilleurs résultats commerciaux.
Évolutivité
De nombreux accélérateurs, en particulier le matériel d'IA sur mesure, offrent des capacités supplémentaires adaptées aux environnements à grande échelle requis par les charges de travail d'IA très complexes. Ces fonctionnalités d'évolutivité peuvent inclure une capacité de mémoire et un nombre élevé de ports Ethernet à haute capacité, ce qui permet de répondre aux besoins de connectivité des systèmes d'IA et de HPC massifs.
Rôle des accélérateurs intégrés dans l'IA
Les moteurs d'accélération sont des fonctionnalités intégrées au CPU, qui offrent des performances d'IA optimisées, souvent pour des charges de travail d'IA ou des types d'opérations spécifiques. Des NPU peuvent également être intégrées dans l'architecture des processeurs pour accélérer les performances de l'IA.
Les accélérateurs d'IA intégrés permettent d'éviter d'inclure du matériel spécialisé dans la conception d'une solution. Ils constituent donc une excellente option pour tous ceux qui cherchent à déployer une IA légère et rentable, capable de répondre aux impératifs de performance. Les accélérateurs d'IA intégrés peuvent être utilisés pour améliorer un certain nombre de charges de travail d'IA de l'Edge au Cloud, notamment le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation, la reconnaissance d'images, l'IA générative et le Machine Learning.
Avantages des accélérateurs d'IA intégrés
De l'entraînement à l'inférence, les accélérateurs d'IA intégrés permettent aux entreprises d'obtenir des résultats d'IA exceptionnels grâce à des architectures de processeur autonomes.
Optimisation des performances de l'IA
L'accélération de l'IA intégrée permet aux processeurs de répondre aux exigences de performances avancées de nombreux cas d'utilisation d'IA essentiels.
Réduction des coûts matériels
Les accélérateurs intégrés permettent aux entreprises d'implémenter l'IA avec une empreinte matérielle minimale, d'exécuter de nombreuses charges de travail d'entraînement et d'inférence sans investir dans des accélérateurs dédiés, ce qui améliore l'efficacité des solutions d'IA.
Amélioration de l'efficacité énergétique
Les accélérateurs intégrés améliorent significativement les performances par watt afin de réduire la consommation énergétique et de minimiser l'impact de l'IA sur l'environnement.
Simplification du développement
En tirant parti de l'accélération de l'IA intégrée, les architectes de solutions peuvent contourner la complexité supplémentaire induite par le matériel spécialisé. Elle permet également de minimiser la nécessité de modifier le code ou les applications.
Solutions d'accélérateurs d'IA
L'adoption croissante de l'IA signifie que les accélérateurs d'IA sont déployés à pratiquement toutes les couches technologiques :
- Les GPU et les NPU intégrées sont couramment utilisés pour augmenter les performances des charges de travail d'IA.
- Les FPGA à l'Edge offrent la flexibilité et l'efficacité nécessaires pour étendre les capacités d'IA à un plus nombre de sites.
- Dans le centre de données, les GPU et les accélérateurs d'IA sur mesure sont utilisés à grande échelle pour alimenter des charges de travail d'IA extrêmement complexes telles que la modélisation financière et la recherche scientifique.
- Des accélérateurs d'IA intégrés sont disponibles dans certaines offres de CPU, accompagnés d'options disponibles pour l'Edge, les centres de données, le Cloud et l'informatique client.
Les deux types d'accélérateurs d'IA continueront à jouer un rôle important dans la prise en charge des capacités de nouvelle génération à mesure que l'IA deviendra plus répandue et plus avancée.