Quelle est la différence entre un accélérateur d’IA et un GPU ?

Un accélérateur d'IA est tout matériel, y compris un processeur graphique (GPU) , utilisé pour accélérer les modèles de machine learning (ML) et d'apprentissage profond (DL), le traitement automatique du langage naturel et d'autres opérations d'intelligence artificielle (IA).

Cependant, le terme « accélérateur d’IA » est de plus en plus utilisé pour décrire des puces d’IA plus spécialisées, telles que les unités de traitement neuronal (NPU) ou les unités de traitement tensoriel (TPU). Si les GPU à usage général, initialement conçus pour le rendu d'images et de graphiques, sont très efficaces lorsqu'ils sont utilisés comme accélérateurs d'IA, d'autres types de matériel spécialement conçu pour l'IA peuvent offrir une puissance de calcul similaire ou supérieure, avec une meilleure efficacité énergétique, un débit plus élevé et d'autres optimisations précieuses pour les workloads d'IA.  

Les unités centrales de traitement (CPU) standard fonctionnent selon un modèle linéaire, répondant aux demandes une par une, et rencontrent souvent des difficultés pour traiter des données à haute performance. Ils sont conçus différemment et répondent parfaitement à de telles demandes.

Dotés de plusieurs cœurs logiques, les GPU décomposent les problèmes complexes en petits morceaux qui peuvent être résolus simultanément, une méthode connue sous le nom de traitement parallèle. Développée par Nvidia en 2006, l’API CUDA a permis de tirer parti de l’incroyable puissance de traitement parallèle des GPU. Les programmeurs utilisent les GPU Nvidia à des fins de traitement général, avec des milliers de cas d’utilisation tels que l’optimisation des centres de données, la robotique, la fabrication de smartphones, le minage de cryptomonnaies et plus encore. 

Les impressionnantes capacités de traitement parallèle du GPU se sont également révélées extrêmement utiles pour les tâches d'IA telles que l'entraînement de grands modèles de langage (LLM) ou des réseaux de neurones. Cependant, cette demande accrue s'accompagne d'une hausse de la consommation d'énergie. En outre, les GPU hautes performances sont notoirement gourmands en énergie et coûteux. 

Bien qu'ils soient bien adaptés aux applications d'IA telles que le traitement de grands jeux de données, les GPU ne sont pas spécialement conçus pour être utilisés dans des modèles d'IA. En tant que processeur graphique, le GPU alloue en moyenne un certain nombre de cœurs logiques aux tâches liées aux graphismes. Ces tâches comprennent l'encodage et le décodage vidéo, le calcul des valeurs chromatiques et divers processus de rendu essentiels pour des tâches telles que le montage vidéo, la modélisation 3D et les jeux vidéo. Les puces d'accélération IA, cependant, sont optimisées pour ne traiter que les tâches nécessaires à l'IA. 

D'une manière générale, un GPU doit être capable de traiter une très grande quantité (mais pas massive) de données très rapidement afin de restituer des graphiques complexes et rapides en temps réel. Ainsi, les GPU privilégient les opérations à faiblelatence pour garantir une qualité d'image constante et toujours de haute qualité.

Si la rapidité des modèles d’IA compte également, les jeux de données d’IA dépassent largement la moyenne exigée par un GPU. Contrairement aux GPU, les accélérateurs d’IA sont conçus pour optimiser la bande passante et, par conséquent, ils offrent généralement une meilleure efficacité énergétique. 

Si les GPU sont fréquemment utilisés comme accélérateurs d’IA, ils peuvent s’avérer moins efficaces que les accélérateurs d’IA spécialisés. Les principales différences entre un GPU à usage général et une puce d’IA spécialisée sont la spécialisation, l’efficacité, l’accessibilité et la fonctionnalité.

• Spécialisation : les GPU sont conçus pour un traitement parallèle avancé qui peut être réutilisé pour diverses tâches exigeantes. Cependant, ils sont spécialisés dans les tâches de traitement vidéo et graphique et sont principalement utilisés à ces fins. 

• Efficacité : les GPU sont connus pour nécessiter de grandes quantités d'électricité et ne sont pas considérés comme des solutions économes en ressources. Une forte consommation d’énergie peut avoir un impact négatif sur l’évolutivité de toute opération reposant sur un ou plusieurs GPU comme type de processeur principal. 

• Accessibilité : les GPU sont produits par de nombreux fabricants, dont AMD, Nvidia et Intel, et sont largement disponibles, bien qu'une augmentation de la demande puisse avoir une incidence sur le coût. Présents sur le marché depuis de nombreuses années, les GPU bénéficient également d'une solide communauté de ressources préexistantes et sont facilement programmés via des cadres des exigences tels que CUDA. 

• Casd’utilisation : les GPU sont les processeurs incontournables pour les jeux, l’animation informatique et le traitement vidéo. Leur traitement parallèle les a également rendus intéressants pour d’autres applications nécessitant un traitement de données à grande échelle, telles que les centres de données, le minage de cryptomonnaies et certains cas d’utilisation de l’IA.

• Spécialisation : les accélérateurs d’IA sont spécialisés pour les tâches d’IA et peuvent être spécialisés pour des types spécifiques d’applications d’IA. Bien que les accélérateurs d’IA puissent apporter de la valeur au sein de systèmes exécutant des fonctions non liées à l’IA, ils sont conçus pour les tâches d'IA et c'est dans ce domaine qu'ils sont le plus efficaces.

• Efficacité : les accélérateurs d'IA sont souvent conçus pour des applications très spécifiques et sont généralement beaucoup plus efficaces que les GPU, offrant des capacités de traitement parallèle similaires tout en nécessitant beaucoup moins de ressources énergétiques. Les accélérateurs d'IA sont capables de se débarrasser des fonctionnalités superflues utilisées par les GPU pour le traitement graphique afin d'optimiser les tâches d'IA, telles que les calculs courts et répétitifs et les algorithmes d'IA utilisés dans les réseaux de neurones.

• Accessibilité : les accélérateurs d’IA sont plus récents que les GPU et généralement moins accessibles. Les accélérateurs d’IA propriétaires tels que le TPU Google (unités de traitement tensoriel) pourraient être moins disponibles sur le marché général. Cependant, les communautés spécialisées dans l'apprentissage automatique, telles que Pytorch et TensorFlow (open source), rendent les accélérateurs d'IA de plus en plus accessibles grâce à des bibliothèques d'outils et de ressources toujours plus nombreux. 

• Cas d’utilisation : en tant que type de matériel plus spécialisé, les cas d’utilisation des accélérateurs d’IA sont plus restreints que les GPU, limités aux tâches d’IA exigeantes telles que la visionpar ordinateur et la reconnaissance d’images, le traitement automatique du langage naturel et les véhicules autonomes. Toutefois, à mesure que l'IA s'intègre dans notre vie quotidienne, les fabricants ont commencé à intégrer des accélérateurs d'IA tels que les NPU dans des appareils électroniques grand public plus courants, tels que les ordinateurs portables et les smartphones.  

Pour les applications d'IA, un GPU peut constituer une solution polyvalente, de la même manière qu'un pick-up peut être un compromis satisfaisant entre une voiture de sport et un poids lourd. Un poids lourds est plus lent qu’une voiture de sport, mais peut transporter beaucoup plus de marchandises. Un pick-up peut transporter des marchandises et est plus rapide qu'un poids lourds, mais plus lent qu'une voiture de sport.

On peut comparer le GPU à une camionnette. Selon les priorités de l’application d’IA, une puce d’IA plus spécialisée, comme un véhicule plus adapté, peut toutefois s’avérer préférable. 

Les unités de traitement graphique ont vu le jour dans les années 1990 pour alléger la demande de traitement pesant sur les processeurs, dans un contexte où l’informatique devenait moins textuelle et les systèmes d’exploitation graphiques, ainsi que les jeux vidéo, commençaient à gagner en popularité.

Depuis l’invention de l’ordinateur moderne au début des années 1950, le processeur a toujours été chargé des tâches de calcul les plus importantes, dont le traitement, la logique et les contrôles d’entrée/sortie (E/S) nécessaires aux programmes.

Dans les années 1990, les jeux vidéo et la conception assistée par ordinateur (CAO) exigeaient un moyen plus efficace de convertir les données en images. Cette réalité a poussé les ingénieurs à concevoir les premiers GPU dotés d’une architecture de puce unique, capable d’assurer un traitement parallèle.

Depuis 2007, lorsque Nvidia a lancé CUDA, la plateforme de programmation GPU, la conception des GPU n’a cessé de gagner du terrain, avec de nouvelles applications dans tous les secteurs et bien au-delà du traitement graphique (bien que le rendu graphique demeure l’application la plus courante pour la plupart des GPU). 

Il existe des centaines de types de GPU, qui varient en performance et en efficacité, et dont la plupart sont classés en trois grandes catégories :

• Discrets : les GPU discrets, ou dGPU, sont séparés du processeur du système. En tant que composants matériels distincts et individuels, les dGPU sont généralement utilisés dans des applications avancées comme le montage vidéo à grande échelle et les jeux vidéo haute performance. 

• GPU intégrés : les GPU intégrés, ou iGPU, sont construits directement dans l'infrastructure du système et combinés au CPU. Les GPU intégrés offrent une infrastructure simplifiée sans compromettre les performances et sont fréquemment utilisés dans les ordinateurs portables et les consoles de jeu portables. 

• GPU virtuels : les GPU virtuels offrent les mêmes fonctionnalités que les autres types de GPU, sans le matériel physique. Un GPU virtuel utilise un logiciel de virtualisation pour créer un GPU basé sur du code, utile pour les applications basées sur le cloud. Étant donné que les GPU virtuels ne nécessitent aucun matériel dédié, ils sont plus simples et moins onéreux à mettre en œuvre et à gérer. 

Si le terme d’accélérateur d’IA englobe tout matériel utilisé pour accélérer les applications d’intelligence artificielle, il est généralement employé pour désigner les puces d’IA spécialisées, optimisées pour des tâches bien spécifiques des modèles IA.

Bien qu'ils soient considérés comme du matériel hautement spécialisé, les accélérateurs d'IA sont conçus et utilisés par des entreprises informatiques d'héritage telles qu'IBM, Amazon Web Services (AWS) et Microsoft, ainsi que par des startups telles que Cerebras. À mesure que l'IA se développe et gagne en popularité, les accélérateurs d'IA et les boîtes à outils qui les accompagnent se généralisent. 

Avant l'invention des premiers accélérateurs dédiés à l'IA, les GPU à usage général étaient (et continuent d'être) fréquemment utilisés dans les applications d'IA, en particulier pour leur puissance de traitement parallèle avancée. Cependant, au fil des années et des progrès de la recherche en IA, les ingénieurs ont recherché des solutions d'accélérateurs d'IA offrant une meilleure efficacité énergétique et des optimisations spécifiques à l'IA. 

Les accélérateurs d’IA varient en performance et en spécialisation, certaines technologies propriétaires étant réservées à des fabricants bien précis. Voici quelques exemples d’accélérateurs d’IA connus :

• GPU : en tant qu’accélérateurs d’IA à usage général, les GPU sont appréciés pour leur puissant parallélisme. Ils présentent toutefois des inconvénients tels qu’une consommation d’énergie élevée et une évolutivité réduite. 

• Réseaux de portes programmables in situ (FPGA) : les FGPA sont un type de processeur configurable qui peut être programmé et reprogrammé pour répondre à des exigences spécifiques à l’application. Ces types de puces sont très précieux pour le prototypage, car ils peuvent être personnalisés et modifiés tout au long du processus de développement pour répondre aux exigences des applications. 

• Circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) : les ASIC sont des puces personnalisées conçues pour des tâches spécifiques. Étant donné que les ASIC sont généralement conçus sur mesure pour leur fonction unique, ils sont généralement hautement optimisés en termes de performances et de consommation d'énergie. 

• Unités de traitement neuronal (NPU) : l’architecture NPU imite les réseaux de neurones du cerveau humain et privilégie le flux de données, ainsi que la hiérarchie de mémoire, pour optimiser le traitement des workloads d’IA en temps réel.

• Unités de traitement tensoriel (TPU) : semblables aux NPU, les TPU sont un type d'accélérateur IA propriétaire fabriqué par Google et conçu pour un volume élevé de calculs de faible précision, tels que les opérations tensorielles utilisées dans les multiplications matricielles courantes dans la plupart des modèles IA. Bien que la plupart des accélérateurs d'IA soient également capables d'effectuer ce type de calculs, les TPU sont optimisés pour la plateforme TensorFlow de Google. 

Si un GPU prêt à l’emploi offre certains avantages (par exemple, la disponibilité et l’accessibilité), les accélérateurs d’IA plus spécialisés surpassent généralement les anciennes technologies dans trois aspects clés : vitesse, efficacité et conception.

Les accélérateurs d'IA modernes, même les GPU, sont beaucoup plus rapides que les CPU lorsqu'il s'agit de traitement de données à faible latence et à grande échelle. Pour les applications critiques telles que les systèmes de véhicules autonomes, la vitesse devient cruciale. Les GPU sont meilleurs que les CPU, mais les ASIC conçus pour des applications spécifiques telles que la vision par ordinateur utilisée dans les voitures autonomes sont encore plus rapides. 

Les accélérateurs d’IA conçus pour des tâches bien précises peuvent s’avérer 100 à 1 000 fois plus économes que les GPU, très gourmands en énergie. Ce gain d’efficacité permet de réduire considérablement ses coûts opérationnels et, surtout, son impact sur l’environnement. 

Les accélérateurs d’IA reposent sur un type d’architecture de puce connu dit hétérogène, qui permet à plusieurs processeurs de prendre en charge différentes tâches et améliore la performance de calcul grâce à un traitement parallèle très avancé. 

Le GPU étant lui-même considéré comme un accélérateur d’IA, il affiche souvent des cas d’utilisation similaires au matériel d’IA plus spécialisé. Les GPU pourraient finir par être relégués au second plan dans les applications d’IA. 

Les GPU polyvalents sont toujours largement utilisés dans l’IA et d’autres types d’applications, et cette tendance va sans doute se poursuivre. Les GPU sont utilisés pour diverses applications nécessitant un parallélisme avancé. En voici quelques exemples :

• Intelligence artificielle, machine learning et apprentissage profond : bien que de nouvelles variétés d'accélérateurs d'IA puissent un jour remplacer les GPU dans les applications d'IA, les GPU resteront probablement très utiles en tant que coprocesseurs dans les systèmes d'IA. Actuellement, les GPU alimentent de nombreuses applications d'IA de premier plan, telles que le supercalculateur d'IA cloud natif d'IBM, Vela, qui nécessite des vitesses élevées pour entraîner sur des jeux de données de plus en plus importants. Les GPU continuent à fournir une valeur ajoutée aux applications de machine learning et d'apprentissage profond, telles que l'entraînement des réseaux de neurones. 

• Blockchain :  la technologie blockchain Zero Trust est utilisée pour enregistrer les transactions dans des registres virtuels et constitue la base de cryptomonnaies populaires telles que le Bitcoin. La puissance de traitement avancée des GPU reste très précieuse pour les applications blockchain, en particulier lorsqu'il s'agit d'opérations de « preuve de travail » qui valident les transactions du grand livre. 

• Graphiques : les applications exigeant un rendu graphique haute performance dépendent des GPU. Les GPU font partie intégrante de secteurs majeurs tels que les jeux, l'édition vidéo et la création de contenu. Les GPU jouent également un rôle important dans les tâches de visualisation et de simulation, telles que la modélisation 3D, le forecasting, l'imagerie médicale et sismique et l'imagerie géophysique. 

À mesure que la technologie de l’IA se développe, le matériel spécialisé devient de plus en plus répandu. En intégrant la puissance de traitement parallèle des GPU tout en éliminant les fonctionnalités inutiles, les accélérateurs d’IA ASIC sont utilisés dans un éventail croissant d’applications, notamment les suivantes :

• Véhicules autonomes : capables de traitement de données en temps réel, les accélérateurs d'IA spécialisés sont devenus un composant critique des systèmes de véhicules autonomes, où les millisecondes importent le plus. Les accélérateurs d’IA capturent et traitent les données des capteurs d’entrée, notamment les caméras et le LiDAR, permettant aux véhicules autonomes d’interpréter et de réagir au monde qui les entoure. 

• Edge computing et edge IA : l'edge computing et edge IA font référence à des cadres d'infrastructure qui rapprochent les applications et la puissance de calcul des sources de données cloud telles que les appareils Internet des objets (IdO), facilitant des connexions plus rapides et plus sécurisées. L’IA basée sur le cloud peut poser des problèmes de sécurité, et les accélérateurs d’IA aident à localiser les modèles d’IA pour réduire les risques de compromission des données sensibles. 

• IA générative :  les modèles d'IA générative, tels que les LLM, dépendent d’accélérateurs d’IA pour le traitement automatique du langage naturel, aidant le modèle IA à comprendre les commandes conversationnelles informelles et à produire des réponses facilement compréhensibles dans des applications telles que les chatbots.