Qu’est-ce que le matériel d’IA ?

Les systèmes d’IA, tels que les grands modèles de langage (LLM) ou les réseaux neuronaux, exigent un matériel à haut débit pour traiter les types de grands jeux de données utilisés par le machine learning (ML), l’apprentissage profond (DL) et d’autres types d’algorithmes d’IA afin de reproduire la façon dont les êtres humains pensent, apprennent et résolvent des problèmes. 

Si le matériel à usage général, tel que l’unité centrale de traitement (CPU) ordinaire, peut effectuer la plupart des tâches de calcul, l’infrastructure d’IA nécessite une puissance de calcul nettement supérieure. Pour les workloads d’IA très exigeantes, telles que celles associées au développement et à l’entraînement de cette technologie, le matériel dédié, comme les accélérateurs et les puces d’IA, fournit certaines améliorations mieux adaptées à l’évolutivité et à l’optimisation de l’écosystème.

Alors que le secteur continue de progresser rapidement, les avancées en matière d’IA font presque quotidiennement la une des journaux. À l’aube de l’ère de l’IA, le matériel d’IA constitue les composants essentiels de l’infrastructure qui alimente ces applications impressionnantes.

La reconnaissance faciale, par exemple, une application de l’IA que nous considérons presque comme acquise, dépend fortement du matériel d’IA. Elle doit traiter localement votre image, la comparer à des images approuvées, puis reconnaître et identifier toute variation normale afin de déverrouiller votre téléphone ou votre tablette. Sans matériel d’IA, des technologies telles que l’identification faciale ou les assistants intelligents seraient moins pratiques et plus coûteuses.

Voici quelques-uns des grands avantages du matériel d’IA :

Le type de matériel d’IA le plus répandu est constitué de puces d’IA, des microprocesseurs semi-conducteurs avancés qui fonctionnent comme des CPU spécialisés. De grands fabricants tels que Nvidia, Intel et AMD, ainsi que des start-ups telles que Cerebras Systems, conçoivent ces circuits intégrés dotés de différents types d’architectures de puces. Cela permet de mieux s’adapter à divers types de solutions d’IA, d’augmenter l’efficacité énergétique et de réduire les goulets d’étranglement.  

Si le matériel d’IA comprend également d’autres types de matériel de nouvelle génération, comme les interconnexions à faible latence pour fournir des résultats de calcul en temps réel, les deux principales catégories de matériel d’IA sont les processeurs et la mémoire.

Les processeurs haute performance tels que les unités de traitement graphique (GPU), les unités de traitement tensoriel (TPU), les unités de traitement neuronal (NPU), les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) et les réseaux de portes programmables in situ (FPGA) sont les types de matériel d’IA les plus fréquents. Tout comme les puces d’IA, les processeurs fournissent la puissance de calcul nécessaire pour traiter des workloads d’IA complexes. Si ces processeurs de pointe impliquent souvent un coût élevé en termes de consommation d’énergie, les progrès continus dans le domaine du matériel d’IA visent à améliorer l’efficacité énergétique à chaque nouveau cycle.   

• GPU : initialement conçues pour le rendu graphique, les unités de traitement graphique (GPU) utilisent un traitement parallèle qui convient également très bien aux tâches d’IA telles que l’inférence et l’entraînement.

• ASIC : les ASIC sont des processeurs hautement spécialisés, conçus et fabriqués pour des applications spécifiques. Ces types de puces d’IA sont créés sur mesure non seulement pour l’IA, mais aussi pour toute application unique à laquelle une solution d’IA particulière pourrait être employée. Comme ces types de puces sont conçus pour des usages spécifiques, ils ne sont pas aussi flexibles que certaines de leurs alternatives. Cependant, c’est justement pour cette raison qu’ils peuvent offrir les performances les plus optimisées. 

• FPGA : les réseaux de portes programmables in situ (FPGA) peuvent être considérées comme des ASIC reprogrammables. Alors qu’un ASIC est programmé une seule fois et ne peut pas être modifié, les FPGA doivent être programmés avant utilisation et peuvent être reprogrammés et modifiés à plusieurs reprises. Ces types de puces sont très polyvalents et sont fréquemment employés pour prototyper de nouveaux ASIC. 

• NPU : les unités de traitement neuronal (NPU) sont un type d’ASIC conçu spécifiquement pour améliorer l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Elles permettent d’effectuer des tâches intensives en données telles que la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel (NLP).

• TPU : les TPU sont un type propriétaire d’accélérateur d’IA conçu par Google pour gérer les opérations mathématiques tensorielles courantes dans les applications d’IA. Les TPU de Google sont spécialement conçues pour entraîner de grands modèles de langage et l’IA générative.

• WSE-3 : selon certaines valeurs de référence, le Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) de Cerebras Systems est le processeur le plus rapide jamais conçu, avec 900 000 cœurs d’IA sur une seule unité. Chaque cœur a accès à 21 pétaoctets par seconde de bande passante mémoire pour un traitement de données à grande échelle et à haute vitesse. 

• Telum II : amélioration de la première puce IA d’IBM, les processeurs IBM® Telum II sont conçus sur mesure pour améliorer les opérations d’IA, en particulier lorsqu’ils sont associés à l’IBM® Spyre AI Accelerator. 

La mémoire joue un rôle essentiel dans l’infrastructure de la plupart des ordinateurs, y compris les machines dotées d’IA. Les architectures et les dispositifs de stockage de mémoire garantissent que les systèmes d’IA ont un accès rapide aux données et aux instructions nécessaires pour accomplir leurs tâches. La capacité et la vitesse de la mémoire d’un système ont un impact direct sur ses performances. Une mémoire insuffisante peut créer des goulets d’étranglement qui ralentissent ou entravent toutes les opérations du système, et pas seulement les workloads d’IA.

Cependant, il existe différents types de mémoire et, si tous ont leur place, certains sont mieux optimisés que d’autres pour des applications d’IA spécifiques ou générales. Au sein des systèmes d’IA, différents types de mémoire sont souvent employés ensemble pour des parties diverses du processus d’IA, avec des exigences spécifiques en fonction du projet ou des besoins opérationnels. 

• RAM : principal type de mémoire utilisé à la fois pour l’IA et l’informatique générale, la mémoire vive (RAM) offre un stockage rapide et temporaire des données pour les opérations actives. La RAM peut lire et écrire des données rapidement, ce qui la rend bien adaptée au traitement en temps réel. Sa capacité limitée et sa grande volatilité la rendent moins adéquate pour les opérations d’IA à grande échelle. 

• VRAM : la mémoire vidéo (VRAM) est un type de RAM spécialisée employée spécifiquement dans les GPU. Elle fournit le type de parallélisme amélioré souhaitable pour les tâches d’IA complexes ; cependant, elle peut être plus coûteuse que la RAM et offrir une capacité encore plus faible. 

• HBM : initialement développée pour être utilisée dans le calcul haute performance, la mémoire à bande passante élevée (HBM) est conçue pour un transfert de données ultra-rapide entre les unités de traitement, un avantage précieux pour les applications d’IA. Bien que la vitesse de la HBM puisse avoir un coût élevé, ce type de mémoire haute vitesse est un choix idéal pour les applications d’IA. 

• Mémoire non volatile : les types de mémoire volatile exigent une alimentation continue pour conserver les données, tandis que la mémoire non volatile, comme les disques SSD (solid state drive) et les disques durs (HDD), proposent un stockage à long terme sans maintenance ni alimentation. Avec des vitesses d’horloge bien inférieures à celles de la RAM ou de la VRAM, la mémoire non volatile n’est pas une option convenable pour les transferts de données actifs, mais elle s’avère utile dans les systèmes d’IA pour conserver les données à long terme. 

Les cas d’utilisation du matériel d’IA sont aussi vastes et variés que l’IA elle-même. Tout comme la technologie de l’IA a emprunté du matériel au traitement graphique haut de gamme et au calcul haute performance, ces technologies exploitent désormais du matériel d’IA pour améliorer leurs propres opérations. Des centres de données aux drives de restauration rapide, ce matériel est pratique pour toutes les applications de la technologie d’IA.

De fait, vous utilisez peut-être du matériel d’IA pour lire cet article. Les puces d’IA sont de plus en plus présentes dans les ordinateurs portables et les appareils mobiles de fabricants tels qu’Apple et Google, où elles améliorent les performances des tâches d’IA mobiles telles que la reconnaissance vocale et la retouche photo. Le matériel d’IA devient suffisamment puissant et compact pour gérer localement bon nombre de ces tâches, ce qui réduit la bande passante et améliore l’expérience utilisateur.  

Ailleurs, le matériel d’IA devient un composant précieux de l’infrastructure du cloud computing. Les GPU et TPU dédiées aux entreprises et compatibles avec l’IA peuvent s’avérer trop onéreuses, mais des fournisseurs tels qu’IBM, Amazon, Oracle et Microsoft proposent un accès locatif à ces puissants processeurs via leurs services cloud, ce qui constitue une alternative rentable. 

Voici d’autres applications du matériel d’IA :

Le matériel d’IA est un composant essentiel du développement des voitures et véhicules autonomes. Ces derniers utilisent des puces d’IA pour traiter et interpréter de grands volumes de données provenant de caméras et de capteurs, ce qui leur permet de réagir en temps réel afin de prévenir les accidents et d’assurer la sécurité des passagers et des piétons.

Le matériel d’IA offre le type de parallélisme nécessaire à des applications telles que la vision par ordinateur, qui aide les ordinateurs à « voir » et à interpréter la couleur d’un feu rouge ou la circulation dans un carrefour.

L’edge computing est une infrastructure informatique en pleine expansion qui rapproche les applications d’entreprise et la puissance de calcul excédentaire des sources de données telles que les appareils connectés à l’Internet des objets (IdO) et les serveurs edge locaux. Alors que notre infrastructure numérique dépend de plus en plus du cloud computing, l’edge computing offre des débits plus élevés et une sécurité renforcée à ceux qui sont soucieux de la confidentialité.

De même, l’IA edge vise à rapprocher les opérations d’IA des utilisateurs. Le matériel d’IA devient un composant utile de l’infrastructure edge, en adoptant des algorithmes de machine learning et d’apprentissage profond pour mieux traiter les données à la source, réduire la latence et diminuer la consommation d’énergie.

Bien que la technologie de l’IA soit en développement depuis des décennies, son émergence auprès du grand public est bien plus récente, en partie grâce à des technologies révolutionnaires d’IA générative telles que ChatGPT et Midjourney. Ces outils s’appuient sur de grands modèles de langage et le traitement automatique du langage naturel pour interpréter le langage naturel et produire de nouveaux contenus à partir des entrées des utilisateurs.