Processeurs pour l'intelligence artificielle (IA)

Découvrez pourquoi le choix d'un processeur est essentiel pour les applications d'IA, quelles sont les options de processeurs actuellement disponibles pour l'IA et les avantages retirés par les entreprises lorsqu'elles font le bon choix.

Points essentiels à retenir

  • Le terme « processeurs d'IA » englobe à la fois les CPU et le matériel d'accélération discret, y compris les GPU, les FPGA et les accélérateurs d'IA conçus à cet effet, tels que les unités de traitement neuronal (NPU).

  • Certains besoins de traitement de l'IA peuvent être gérés par un CPU autonome, notamment ceux avec des accélérations et des optimisations intégrées.

  • Les besoins complexes en matière d'IA requièrent du matériel supplémentaire en plus du CPU afin de débloquer davantage de performances grâce à une approche de calcul parallèle.

  • Les processeurs font partie intégrante du traitement de l'IA. Ils jouent un rôle omniprésent dans les industries et les types de charge de travail.

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Qu'est-ce qu'un processeur pour l'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.

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.

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 - une évolution relativement récente et encore en cours de maturation - regroupe à la fois des dispositifs à usage général tels que les GPU et les FPGA appliqués à des charges de travail d'IA et des technologies d'IA spécifiques, notamment les unités de traitement tensoriel (TPU) et les unités de traitement neuronal (NPU).

Rôle des processeurs dans l'IA

Les processeurs sont au cœur de tout serveur d'IA ou système matériel d'IA, y compris les appareils embarqués. Ils figurent donc parmi les technologies les plus importantes dans la réussite d'une solution. 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 la vision par ordinateur, la simulation scientifique, l'IA générative (GenAI), le traitement du langage naturel, et plus encore.

Les processeurs conviennent à tous les secteurs. Ils jouent un rôle important dans le flux de travail (workflow) de l'IA de bout en bout, de la préparation et de l'entraînement des données au déploiement et à l'optimisation/ré-entraînement continus.

Dans le contexte du calcul haute performance (HPC), comme la recherche universitaire ou l'analytique avancée, un grand nombre de processeurs d'intelligence artificielle sont connectés via un réseau afin de résoudre des problèmes incroyablement complexes à grande échelle. Ils sont aussi déployés à l'edge pour traiter les données plus près de la source, souvent dans des environnements limités par des contraintes d'énergie et d'espace. Les processeurs d'IA sont davantage utilisés dans les centres de données sur site et dans le cloud, dans un large éventail de tailles, pour traiter les charges de travail d'IA de bout en bout.

Du point de vue de l'informatique client, les processeurs alimentent les expériences d'IA de l'utilisateur final sur les PC qu'il utilise tous les jours. 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. Les processeurs utilisés dans ces appareils doivent être capables de répondre aux nouvelles exigences de l'IA lorsque la charge de travail est exécutée localement.

Avantages des processeurs pour l'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

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 :

 

  • Les CPU lorsqu'ils tirent parti de l'accélération et de l'optimisation de l'IA intégrées.
  • Les accélérateurs d'IA discrets, y compris les GPU et les FPGA.
  • Les accélérateurs d'IA spécifiquement conçus, y compris les NPU et les 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.