Qu'est-ce que les processeurs pour l'IA et les puces d'IA ?
Les technologues disposent actuellement d'un large choix de processeurs pour l'IA, y compris des CPU traditionnels et des accélérateurs d'IA. Les processeurs (CPU) jouent un rôle essentiel dans toute architecture de solution d'IA, parce que les charges de travail impliquées dans l'IA affichent des exigences uniques. Par conséquent, le choix d'un processeur est une décision essentielle pour atteindre la vitesse, l'efficacité et l'évolutivité souhaitées pour les applications d'IA.
Cela dit, les accélérateurs d'IA jouent toujours un rôle essentiel pour répondre aux besoins de traitement de l'IA qui évoluent en permanence. Cette catégorie de marché, dont l'évolution est relativement récente et encore en cours, comprend à la fois des périphériques polyvalents tels que les processeurs graphiques (GPU) ou les FPGA (Field-Programmable Gate Array) utilisés pour les charges de travail d'IA et des technologies d'IA spécialisées, notamment les unités de traitement tensoriel (TPU) et les unités de traitement neuronal (NPU). Dans de nombreux cas, les processeurs pour l'IA peuvent inclure d'autres puces d'IA, telles que des GPU et des NPU, sur leur matrice de processeur dans le cadre d'un package multipuce.
Si les charges de travail d'IA ont souvent été considérées comme nécessitant un accélérateur dédié tel qu'un processeur graphique (GPU) ou un FPGA (field-programmable gate array), les CPU à usage général montrent une capacité croissante à gérer seuls des opérations d'IA complexes, tant dans le cadre du déploiement que de l'entraînement. Les CPU actuels (à l'edge, dans le centre de données, le Cloud et les postes clients) comprennent des optimisations et des accélérateurs d'IA intégrés qui augmentent les performances de l'IA et optimisent l'efficacité et l'évolutivité.
Rôle des processeurs dans l'IA
Les processeurs d'IA sont le cœur de tout serveur d'IA ou système matériel d'IA, y compris les appareils embarqués. Ainsi, les technologies de traitement incluses dans la conception d'une solution sont parmi les facteurs les plus importants de sa réussite. Les processeurs gèrent les calculs complexes, comme les multiplications matricielles, nécessaires pour alimenter les charges de travail de l'IA. Ils conviennent à des cas d'utilisation de l'IA allant de l'analytique et de la prédiction avancées à le Machine Learning, la vision par ordinateur, la simulation scientifique l'IA générative (GenAI), le traitement du langage naturel, et plus encore.
Afin de permettre ces cas d'utilisation dans tous les secteurs, les processeurs pour l'IA et les puces d'IA jouent un rôle fondamental dans le flux de travail de l'IA de bout en bout, de la préparation et de l'apprentissage des données au déploiement et à l'optimisation/au ré-entraînement continus.
Cas d'utilisation des processeurs pour l'IA et des puces d'IA
Les configurations de déploiement qui dépendent des processeurs pour l'IA et des puces d'IA varient selon le cas d'utilisation.
Grands modèles de langage (LLM)
L'architecture à usage général permet d'intégrer des processeurs pour l'IA et des puces d'IA conçus pour prendre en charge une GenIA rapide et précise pour les LLM. Les implémentations àhautement parallèles peuvent permettre de gérer des milliards de paramètres tout en maintenant une expérience utilisateur réactive.
Véhicules autonomes
Les voitures autonomes s'appuieront sur des processeurs pour l'IA avec davantage de capacités d'accélération d'IA intégrées sur une seule puce. Les ordinateurs de bord ont des limites d'espace physique tout en devant prendre en charge l'IA, les commandes de conducteur, les systèmes de sécurité et les applications de divertissement.
Edge computing et IoT
Les périphériques d'IA à l'Edge ont des contraintes de taille et de température qui peuvent ne pas s'adapter à un GPU. Au lieu de cela, les processeurs pour l'IA peuvent contribuer par eux-même à réduire les coûts de nomenclature, en particulier pour les déploiements multi-appareils.
Robotique
Les processeurs pour l'IA associés aux puces d'IA contribuent à offrir la multifonctionnalité des systèmes robotiques qui combinent automatisation et sécurité avec des interfaces homme-machine (HMI).
Calcul haute performance (HPC)
Dans la recherche universitaire ou l'analyse avancée, un grand nombre de processeurs pour l'IA et de puces d'IA sont connectés via une fabric de réseau pour résoudre des problèmes incroyablement complexes à grande échelle.
Postes clients
Les processeurs pour l'IA alimentent les expériences d'IA de l'utilisateur final sur les PC que les utilisateurs utilisent chaque jour. L'IA joue un rôle de plus en plus important dans l'amélioration de l'expérience professionnelle quotidienne de l'utilisateur et de sa productivité.
Avantages des processeurs pour l'IA et des puces d'IA
Les processeurs spécialisés offrent des performances d'IA nettement supérieures aux processeurs à usage général qui ne sont pas équipés pour l'IA. Les avantages spécifiques dépendent du type de technologie.
Par exemple, en choisissant une offre de CPU optimisée pour l'IA comme processeur d'IA autonome pour des tâches moins complexes, vous pouvez souvent obtenir les performances souhaitées sans introduire de matériel supplémentaire. En choisissant des GPU ou des accélérateurs d'IA spécifiques - déployés dans un modèle de calcul parallèle avec un CPU - vous pouvez augmenter les performances de l'IA pour répondre aux exigences des charges de travail très complexes. Les FPGA peuvent être des options idéales à l'edge, où l'efficacité et la flexibilité sont essentielles, ou pour confier des fonctions spécifiques à d'autres composants que le CPU. Il est essentiel d'identifier le processeur adapté à vos charges de travail pour profiter de leurs avantages.
Globalement, le choix du processeur, ou de la combinaison de processeurs, adapté à votre objectif d'IA se fera entre autres sentir sur les performances, l'évolutivité, la rentabilité et l'efficacité énergétique. Vous devrez également prendre en compte des facteurs tels que l'adoption par les développeurs, la longévité du marché dans les domaines où des conceptions stables sont importantes et des caractéristiques (prise en charge des E/S, options de connectivité, etc.) qui peuvent jouer un rôle crucial dans les cas d'utilisation de l'IA.
Solutions de processeurs pour l'IA et de puces d'IA
Pour vous aider à choisir la solution de processeur d'IA adaptée à votre technologie et aux besoins de votre entreprise, voici les questions importantes à poser :
- Combien de paramètres mon processeur d'IA devra-t-il gérer durant la préparation et l'entraînement des données ?
- Quelles sont mes exigences de latence et de débit pour l'inférence/le déploiement ?
- Quelles sont mes exigences en matière de puissance, d'espace et d'environnement à l'edge ?
- Quel type d'échelle dois-je atteindre ?
Les CPU, en particulier ceux qui intègrent des capacités d'IA, constituent une excellente option pour ceux qui souhaitent exploiter la puissance de l'IA tout en adoptant une approche allégée et efficace. Les charges de travail très complexes nécessiteront du matériel supplémentaire, mais de nombreuses tâches d'IA plus simples peuvent être exécutées sur des architectures de CPU autonomes dotées d'accélérateurs d'IA intégrés.
Quand ils sont correctement sélectionnés, les processeurs aident à résoudre un certain nombre de problèmes commerciaux et technologiques liés à l'IA, y compris la réduction du TCO pour aider les innovations d'IA à offrir un retour sur investissement souhaitable.
Pour résumer, le paysage global des solutions de processeur d'IA que vous pouvez utiliser afin de propulser vos initiatives d'IA comprend :
- Des CPU lorsqu'ils tirent parti de l'accélération et de l'optimisation de l'IA intégrées.
- Des puces pour l'IA et des accélérateurs d'IA dédiés, y compris des GPU et des FPGA.
- Des puces pour l'IA et des accélérateurs d'IA conçus pour l'utilisation, y compris des NPU et des TPU.
Pour trouver l'inspiration sur la façon dont l'IA pourrait avoir un impact sur votre organisation, vous pouvez explorer les cas d'utilisation de l'IA par secteur.