Matériel pour l'intelligence artificielle (IA)

Appareils et composants qui facilitent les processus complexes de l'IA dans les environnements des postes clients, à l'Edge et dans les centres de données.

Points essentiels à retenir

  • Le matériel d'IA est constitué de composants polyvalents et spécialisés conçus pour faciliter les tâches et améliorer les performances de l'IA.

  • Parmi les composants matériels qui jouent un rôle essentiel dans l'IA, citons notamment : CPU, GPU, TPU, NPU, FPGA, unités de mémoire, telles que la RAM, la VRAM et la HBM, unités de stockage à mémoire non volatile, comme les SSD et les disques durs.

  • Chaque composant matériel offre des avantages et des inconvénients. La vitesse, la capacité, l'efficacité énergétique et le prix doivent être adaptés pour répondre à votre charge de travail, à votre cas d'utilisation et aux besoins de votre entreprise en matière d'IA.

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Qu'est-ce que le matériel pour l'IA ?

Le matériel d'IA rassemble les pièces et composants informatiques polyvalents et spécialisés utilisés pour faciliter les tâches d'intelligence artificielle. Tout cela permet un traitement rapide, efficace et à l'échelle des grands ensembles de données. Parmi les exemples de composants matériels pour l'IA, citons les processeurs, les accélérateurs d'IA et les unités de mémoire spécialisées.

Le type de matériel d'IA que vous utilisez dépend de votre cas d'utilisation, de l'échelle et de la complexité de la charge de travail d'IA traitée, et de la rapidité avec laquelle les données doivent être analysées. Par exemple, l'IA utilisée dans les services financiers pour la détection des fraudes doit traiter des millions de points de données par jour en quasi-temps réel. Les capteurs basés sur l'IA utilisés dans les véhicules autonomes traitent les petites charges de travail à l'Edge, où les données sont collectées en quasi-temps réel pour la sécurité des humains. Les chatbots d'IA utilisés pour fournir des réponses au service client sur les sites Web de vente au détail comportent moins de paramètres à analyser et sont soumis à des exigences moins strictes en matière de temps de réponse.

Rôle du matériel dans l'IA

Le rôle du matériel pour l'intelligence artificielle est à la fois fondamental et polymorphe. Différents composants affectent différents aspects de l'IA, ce qui signifie que le type de matériel d'IA que votre système utilise influera de manière significative sur sa capacité à exécuter certaines tâches d'IA.

Par exemple, la vitesse du processeur a un impact direct sur la rapidité de calcul des modèles d'IA. La mémoire et le stockage affectent la quantité de données qui peuvent être traitées simultanément et la rapidité avec laquelle elles peuvent être accessibles. La conception globale de votre système, notamment le refroidissement et la fourniture d'énergie, influe sur les performances à long terme et doit être optimisée pour gérer les charges de travail d'IA.

Avantages du matériel pour l'IA

Il existe de nombreux types de composants matériels d'IA, et chacun d'entre eux présente différents avantages et inconvénients. Certains composants pourront être inclus ou ignorés en fonction des tâches d'IA que votre système doit accomplir.

Processeurs et accélérateurs d'IA

Les processeurs d'IA fournissent la puissance de calcul nécessaire pour accomplir les tâches d'IA, tandis que les accélérateurs d'IA, intégrés et dédiés, servent à débloquer des performances d'IA avancées.

La plupart de ces technologies 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.

Parmi les types de matériel d'IA que vous devez connaître, citons :
 

  • CPU : le processeur joue un rôle fondamental dans les systèmes d'IA, en répondant aux besoins généraux des applications d'IA telles que le prétraitement des données, l'orchestration des modèles et la structure de contrôle.

    Les CPU offrent un haut degré de flexibilité lorsqu'il s'agit de traiter des modèles d'IA plus petits, ce qui les rend parfaitement adaptés à un large éventail de charges de travail et de cas d'utilisation d'IA qui nécessitent des performances monothreads élevées, une faible latence et une logique séquentielle complexe, telles que les systèmes en temps réel et les tâches moins complexes de traitement du langage naturel.

    Les CPU sont aussi disponibles avec des accélérateurs intégrés, à savoir des moteurs d'accélération qui permettent d'optimiser les performances de l'IA.
     
  • GPU : conçu pour le rendu graphique, le processeur graphique est un type d'accélérateur d'IA matériel dédié qui excelle dans l'exécution de nombreux calculs en même temps. Il peut traiter de grands ensembles de données beaucoup plus rapidement et efficacement que les CPU, ce qui accélère significativement l'entraînement des modèles d'IA et le rend parfait pour le Deep Learning et la vision par ordinateur.

  • TPU : une unité de traitement tensoriel est un autre type d'accélérateur conçu spécifiquement pour les charges de travail d'IA. Cette unité est conçue pour gérer des tâches d'apprentissage à grande échelle, et offre des performances élevées et une efficacité énergétique. Son architecture lui permet d'effectuer des multiplications et des convolutions matricielles rapides fondamentales pour de nombreux algorithmes d'IA. Les TPU accélèrent considérablement la vitesse de calcul par rapport aux CPU, ce qui permet d'accélérer l'entraînement des modèles complexes et d'utiliser plus efficacement les services d'IA dans les environnements Cloud.

  • NPU : une unité de traitement neuronal est un composant matériel spécialisé qui accélère l'IA pour les calculs dans les réseaux neuronaux et les modèles de Machine Learning conçus pour traiter les données comme le ferait le cerveau humain. Les NPU sont optimisées pour les opérations d'intelligence artificielle et les tâches de Machine Learning courantes, telles que la multiplication matricielle, les convolutions et les fonctions d'activation. Ce sont des options extrêmement efficaces pour l'IA et offrent des vitesses rapides et une bande passante élevée, ce qui les rend idéales pour l'intégration dans des flux de travail en évolution rapide.

  • FPGA : les Field-programmable gate arrays sont des solutions matérielles très polyvalentes pour l'IA. Ils sont reconfigurables et peuvent être programmés pour s'adapter aux besoins des diverses tâches d'IA, ce qui permet d'effectuer des mises à jour et des modifications sans remplacer le matériel. Ils sont utilisés dans des architectures de calcul parallèle pour alimenter les performances de l'IA et sont spécialement adaptés au traitement en temps réel, aux tâches de vision par ordinateur et à l'inférence des réseaux neuronaux à l'Edge, où les appareils et les applications doivent être adaptables et performants.

Mémoire

La mémoire fournit l'infrastructure essentielle à l'exécution des tâches d'IA. Elle garantit que les données et les instructions sont facilement disponibles pour vos unités de traitement, ce qui permet l'exécution rapide et efficace des algorithmes d'IA et la réduction des goulots d'étranglement dans les opérations d'IA. La capacité et la vitesse de la mémoire ont un impact direct sur sa capacité à gérer de grands ensembles de données et des modèles complexes, deux composants essentiels des performances de l'IA.

Bien que tous les systèmes de calcul sont dotés d'une certaine capacité de mémoire, vous pouvez optimiser la capacité de votre système pour le traitement de l'IA grâce à différents types de matériel. Chaque type de mémoire joue un rôle dans les systèmes d'IA, et sont souvent utilisés conjointement pour équilibrer la vitesse, la capacité et les coûts en fonction de vos exigences en matière de performances d'IA :

 

  • Mémoire vive (RAM) : la mémoire vive est le principal composant de mémoire pour les systèmes d'IA, elle permet de stocker rapidement et temporairement les données actives et les paramètres des modèles. La mémoire vive permet de lire et d'écrire rapidement des données, ce qui la rend idéale pour traiter des calculs en continu. Cependant, sa volatilité et sa capacité peuvent être un facteur limitant pour les opérations d'IA à plus grande échelle.
  • Mémoire vidéo (VRAM) : la VRAM est un composant de mémoire spécialisé utilisé dans les processeurs graphiques. Bien qu'elle fut créée pour gérer les données graphiques, sa capacité à effectuer des opérations parallèles qui augmentent l'efficacité dans certaines tâches complexes d'IA la rend utile pour l'entraînement des réseaux neuronaux et des modèles de Deep Learning. La VRAM est généralement plus coûteuse et a moins de capacité que la RAM classique.
  • Mémoire à bande passante élevée (HBM) : la HBM a été conçue pour le calcul haute performance (HPC), en offrant une bande passante très élevée et en permettant un transfert de données beaucoup plus rapide entre les unités de traitement. Elle est idéale pour l'entraînement de grands réseaux neuronaux ou l'exécution de simulations complexes sur des processeurs graphiques et des accélérateurs d'IA. La HBM est également plus chère et possède moins de capacité que d'autres types de mémoire.
  • Mémoire non volatile : la mémoire non volatile, notamment les unités de stockage SSD et les disques durs (HDD), offre un stockage à long terme pour les données d'IA. Sa force réside dans sa capacité à conserver les données sans maintenance ni consommation énergétique, elle est néanmoins nettement plus lente que la RAM ou la VRAM. La mémoire non volatile est principalement utilisée dans les systèmes d'IA pour la persistance des données plutôt que le traitement actif.

Solutions matérielles d'IA

Le type de matériel d'IA que vous sélectionnez pour votre système dépend de l'endroit où vous exécutez vos applications d'IA, de la taille de l'ensemble de données et de la vitesse de traitement requise.

Postes clients

Les processeurs pour postes clients équipent généralement des PC et des appareils mobiles. Les PC standard sont équipés de CPU et de processeurs graphiques, mais leurs composants n'ont pas été conçus pour répondre aux besoins de traitement des applications d'IA, il fallait recourir à l'informatique dématérialisée pour exécuter des modèles d'IA et analyser des ensembles de données d'IA. Cependant, avec l'adoption exponentielle de l'IA, de nouveaux PC avec IA équipés d'un matériel spécialisé ont été lancés sur le marché grâce à une NPU intégrée qui permet d'exécuter efficacement des charges de travail d'IA directement sur l'appareil. Cela permet d'accélérer le traitement et la réactivité, même sans connexion Internet, et de réduire les coûts et les risques de sécurité des données, car les données ne sont pas envoyées vers et depuis le Cloud. Les innovations récentes permettent également à d'autres charges de travail d'IA de s'exécuter sur des architectures uniquement basées sur le CPU.

Edge

Les applications d'Edge Computing qui collectent, traitent, stockent et exploitent les données plus près de là où elles sont générées nécessitent une analyse plus rapide des données et une réactivité en quasi-temps réel. Les informations générées à l'Edge sont utilisées pour des applications industrielles, médicales, de test et de mesure, aérospatiales, de défense et automobiles. Elles peuvent avoir des conséquences immédiates pour la sécurité des humains, par exemple dans des scénarios de conduite autonome, et ont un impact sur les opérations industrielles, notamment lorsqu'elles sont utilisées avec des appareils IoT dans l'automatisation de la fabrication. Ces informations permettent également d'offrir de meilleures expériences lorsqu'elles sont utilisées dans la vente au détail, les soins de santé et les télécommunications. Les CPU et les FPGA à l'Edge offrent la flexibilité et l'efficacité nécessaires pour étendre les capacités d'IA à un plus nombre de sites.

Centre de données

Dans les environnements de centres de données sur site et dans le Cloud, les CPU, les processeurs graphiques et les accélérateurs d'IA spécialisés sont utilisés pour gérer des charges de travail d'IA à grande échelle dans des environnements de serveur centralisés. Les CPU conviennent à un grand nombre de charges de travail et d'applications, notamment celles pour lesquelles la latence ou les performances par cœur représentent un enjeu critique, tandis que les processeurs graphiques et les autres accélérateurs d'IA spécialisés peuvent être utilisés en parallèle aux CPU pour répondre aux exigences de calcul élevées des charges de travail d'IA extrêmement complexes.

Questions-réponses

Le matériel d'IA fait référence à des composants ou à des systèmes de calcul spécialisés conçus pour traiter et accélérer efficacement les charges de travail d'IA.

Le matériel d'IA est utilisé pour permettre un traitement plus rapide des algorithmes et des ensembles de données complexes, afin de rendre les applications d'IA à la fois réalisables et plus efficaces.

Le matériel d'IA comprend généralement des processeurs spécialisés tels que des CPU, des processeurs graphiques, des TPU, des NPU et des FPGA, ainsi que certaines unités de mémoire.