Qu'est-ce qu'un GPU pour l'IA ?
Les GPU pour l'IA sont de puissantes unités de traitement conçues pour augmenter les performances du système lors du traitement simultané d'un grand volume de données.
Leur architecture est optimisée pour un type de calcul appelé traitement parallèle, ce qui les rend efficaces pour des applications exigeantes, notamment l'IA et le Machine Learning, les simulations scientifiques et le rendu graphique pour les jeux vidéo.
Les GPU sont composés de centaines, voire de dizaines de milliers de cœurs (ou d'unités de traitement) et possèdent une structure parallèle unique qui leur permet de réaliser rapidement et efficacement de nombreusx calculs simultanément. C'est pourquoi les GPU sont perçus comme des éléments matériels essentiels pour de nombreux cas d'utilisation avancés de l'IA.
Les algorithmes d'IA effectuent un grand nombre de multiplications matricielles et d'opérations vectorielles pour fonctionner. Ces opérations peuvent aisément dépasser les capacités d'un système informatique, surtout lorsque le nombre de calculs est très important.
Souvent, des GPU sont ajoutés pour fournir les ressources supplémentaires nécessaires pour accélérer ces opérations. La présence d'un GPU dans votre configuration matérielle peut, par exemple, réduire le temps nécessaire pour entraîner un réseau neuronal à grande échelle. Un processus qui prendrait des jours ou des semaines sur un CPU seul. En bref, on pourrait dire que le GPU booste les opérations d'IA.
Rôle des GPU pour l'IA
La capacité des GPU à offrir des performances informatiques accélérées les rend souvent idéaux pour les modèles d'IA de grande taille et complexes, notamment de nombreux types de modèles de Deep Learning. En revanche, ils peuvent être excessifs pour les applications d'IA qui font appel à des modèles plus petits et nécessitent moins de ressources. Il est important de choisir du matériel qui offre des performances appropriées en fonction de la taille et de la complexité de la charge de travail en question.
Grosses charges de travail d'IA
Qu'est-ce qu'un modèle de grande taille et complexe exactement On parle de modèle de grande taille lorsque celui-ci a été entraîné sur un grand ensemble de données et contient donc un grand nombre de paramètres, à savoir les variables internes utilisées pour réaliser des prédictions. La complexité fait référence à la profondeur, à la largeur ou à la délicatesse de l'architecture d'un modèle et à sa capacité à gérer des données complexes, telles que des données comportant un grand nombre de variables ou contenant des erreurs.
Par exemple, des modèles de Deep Learning de grande taille et complexes sont utilisés pour des applications telles que l'apprentissage par renforcement profond (apprendre aux robots à marcher, voitures autonomes), les applications de vision par ordinateur avancées (surveillance de la déforestation à l'aide d'images satellitaires), la génération de contenus sophistiqués par l'IA générative (GenAI) (images haute résolution, entraînement de grands modèles de langage (LLM) sur Wikipédia), ainsi que d'innombrables autres applications d'IA qui intègrent une très grande quantité de données. Ces applications nécessitent souvent des calculs accélérés par GPU.
Ceux-ci sont efficaces pour piloter des modèles gourmands en calculs sur plusieurs phases de déploiement. Ils peuvent sensiblement accélérer les processus :
- D'entrainement (fournir des données à un modèle d'IA)
- D'affinage (améliorer un modèle d'IA pour augmenter la précision sur certaines tâches)
- D'inférence (utiliser un modèle d'IA entraîné pour tirer des conseils sur de nouvelles données lorsque des ressources informatiques importantes sont nécessaires)
Charges de travail d'IA plus petites
Si les GPU sont parfaits pour accélérer les charges de travail d'IA gourmandes en calculs, d'autres types de matériel peuvent être plus efficaces pour les charges de travail de petite et moyenne taille.
D'ailleurs, les petits modèles sont fréquemment déployés pour de nombreux cas d'utilisation spécifiques à un secteur. Les chatbots et les assistants virtuels, par exemple, peut fonctionner sur des modèles plus légers, entraînés ou affinés à partir d'ensemble de données plus petits spécifiques à un domaine. Il en va de même pour des applications telles que la conversion de la parole en texte, la reconnaissance vocale, l'analyse des sentiments, la prévision de séries chronologiques et la détection d'anomalies.
Ces modèles optimisés pour un secteur donné utilisent des ensembles de données plus petits et nécessitent donc moins de ressources de calcul. Au point que, souvent, le CPU à lui seul est en mesure de les exécuter. Certains CPU sont également équipés d'accélérateurs d'IA et d'unités de traitement neuronal (NPU) déjà intégrés, ce qui renforce leurs capacités d'IA.
Il est ainsi possible d'utiliser des ressources du CPU à la place d'un GPU lorsqu'un grand modèle n'est pas nécessaire, ce qui permet aux décideurs techniques de mettre en œuvre du matériel moins couteux.
Avantages des GPU pour l'IA
Les GPU sont capables d'effectuer des milliards de calculs par seconde et sont donc indispensables pour accélérer les modèles d'IA de grande taille et complexes. Leurs avantages comprennent :
- Le traitement parallèle : l'architecture parallèle des GPU est optimisée pour offrir un débit élevé, à savoir la vitesse de traitement des données. Ils sont donc très efficaces pour exécuter le grand nombre d'opérations nécessaires à l'entraînement des réseaux neuronaux et pour l'inférence. Cette efficacité se traduit par des temps de traitement plus rapides, ce qui accélère significativement les modèles d'IA.
- L'évolutivité : plusieurs GPU peuvent fonctionner en parallèle et la charge de travail peut être répartie entre eux. Le regroupement des GPU en clusters peut accroitre les capacités informatiques d'un système d'IA. Cette technique est souvent utilisée dans les centres de données et les laboratoires de recherche pour entrainer des réseaux neuronaux complexes. De très grands clusters de GPU pour serveurs peuvent être utilisés pour fabriquer des super-ordinateurs et permettre le High Performance Computing.
- Une partie logicielle optimisée : l'accélération par GPU est généralement utilisée au sein d'un framework d'IA, comme TensorFlow ou PyTorch. Ces ensembles de bibliothèques et d'outils sont optimisés pour le traitement parallèle, ce qui permet aux développeurs d'exploiter plus facilement les ressources GPU.
Particularités
Bien que les GPU excellent à l'exécution de lourdes charges de travail d'IA, il est important de prendre en compte les coûts et la consommation énergétique lors du choix du matériel optimal pour les applications d'IA :
- Rentabilité : les GPU sont des solutions rentables pour l'entraînement et l'inférence en cas de charges de travail gourmandes en calculs, comme le déploiement de réseaux neuronaux complexes. Commencer par un modèle plus léger et potentiellement pré-entraîné peut aider à réduire les dépenses en matériel et en solutions de refroidissement, car il pourra fonctionner sur votre matériel existant.
- Efficacité énergétique : les GPU pour l'IA ont énormément progressé en matière d'efficacité énergétique grâce à l'optimisation logicielle et à une empreinte mémoire réduite. Toutefois, d'autres types de processeurs d'IA, notamment les FPGA et les CPU avec accélérateurs d'IA intégrés, offrent une consommation énergétique inférieure pour les charges de travail spécifiques à un secteur.
GPU pour les solutions d'IA
Les GPU sont utilisés pour booster l'IA dans pratiquement tous les types d'infrastructures de calcul. On les trouve dans les centres de données publics et privés, à l'Edge, et dans les environnements informatiques hybrides et traditionnels où ils sont installés dans des racks pour serveurs, des nœuds et des stations de travail individuelles :
- Dans les centres de données, les GPU sont utilisés pour traiter des charges de travail de grande taille ou gourmandes en énergie, telles que l'extraction d'informations à partir d'une grande collection de séquences vidéo. Ils sont également utilisés pour les charges de travail gourmandes en ressources, telles que l'entraînement et l'analyse des données, et pour traiter les données collectées à partir de plusieurs sources à l'Edge lorsque la latence n'est pas un problème.
- À l'Edge, les GPU dédiés sont parfaits pour les cas d'utilisation nécessitant des performances élevées et une prise en charge de modèles complexes. Ils sont couramment utilisés pour des tâches d'inférence, comme la surveillance des images de caméra ou la coordination de mouvements robotiques complexes dans un entrepôt. Ils jouent également un rôle dans les approches Edge hybrides, quand les charges de travail sont réparties entre l'Edge et le centre de données. Des processeurs rapides et légers peuvent générer des informations en temps quasi réel à l'Edge, tandis que les GPU des centres de données offrent un contexte plus détaillé sur les données transmises vers le Cloud. L'Edge hybride permet de préserver la bande passante, d'améliorer la latence, d'accroître la sécurité et de garantir la conformité des données.
- Dans un environnement hors ligne ou isolé, une station de travail compatible avec l'IA peut être utilisée pour faciliter la recherche et le développement et accélérer les délais de mise sur le marché et les découvertes scientifiques.