Avec les progrès rapides de l’intelligence artificielle (IA), la demande pour de nouvelles technologies de traitement augmente de manière exponentielle. L’écosystème de l’IA devient de plus en plus complexe, entraînant des innovations visant à améliorer la performance et l’efficacité.
Dans ce contexte, l’exploration de nouvelles architectures informatiques pave la voie à des solutions plus sophistiquées et adaptables, capables de relever les défis futurs et de soutenir l’évolution continue de l’intelligence artificielle.
Quels sont les moteurs de l’IA ?
Les modèles d’IA sont basés sur une variété d’architectures informatiques conçues pour gérer des charges de travail complexes. Initialement, les CPU (unités centrales de traitement) jouaient un rôle clé dans l’exécution des algorithmes et le traitement des données. Cependant, leur capacité limitée à gérer des opérations parallèles a conduit à l’adoption des GPU (unités de traitement graphique). Ces processeurs graphiques, optimisés pour le traitement parallèle, ont considérablement amélioré les performances, rendant possible la formation de modèles complexes d’apprentissage automatique.
Plus récemment, les NPU (unités de traitement neuronales), ou puces d’accélération de réseaux de neurones, ont émergé, offrant une architecture spécifiquement conçue pour accélérer davantage les processus d’apprentissage automatique. Ces unités de traitement spécialisées et très efficaces ouvrent de nouvelles frontières à l’IA, permettant la mise en œuvre de solutions plus avancées et plus rapides.
La nouvelle frontière : les NPU
Le terme « neuronal » dans le nom de ces processeurs de nouvelle génération, les NPU, indique que leurs unités de traitement et d’apprentissage s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain face à ces tâches. Plus précisément, ces puces sont conçues pour modéliser le réseau neuronal du cerveau, permettant le traitement et l’apprentissage des informations à travers des interconnexions synaptiques.
Contrairement aux GPU, traditionnellement utilisées pour le calcul parallèle et le traitement graphique, les NPU offrent des performances supérieures dans la gestion des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage profond. Ces unités sont optimisées pour effectuer des opérations mathématiques complexes de manière plus efficace, ce qui réduit considérablement la consommation d’énergie. Elles sont donc particulièrement adaptées aux applications nécessitant un traitement rapide et intensif, telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement des données en temps réel, contribuant ainsi à rendre l’IA plus accessible et durable.
Les domaines d’application des NPU
Les NPU gagnent également rapidement du terrain dans le domaine des appareils grand public, c’est-à-dire les produits électroniques et technologiques destinés au marché de la consommation. Les smartphones, les tablettes, les dispositifs portables et les appareils domestiques intelligents ne sont que quelques exemples de produits qui tirent parti des NPU : ces processeurs spécialisés sont conçus pour traiter les opérations d’IA directement sur les appareils, ce qui permet un traitement plus rapide et fluide sans avoir à recourir à des serveurs distants.
En intégrant les NPU, les appareils grand public peuvent offrir des fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur et l’analyse de données en temps réel, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et l’efficacité énergétique. Cette évolution rend l’IA plus accessible et performante au quotidien, transformant notre interaction avec la technologie.
Les avantages : efficacité énergétique et réduction des coûts
Les NPU offrent en effet une efficacité énergétique exceptionnelle par rapport aux CPU et GPU traditionnelles, grâce à leur architecture spécialisée optimisée pour les opérations d’apprentissage automatique. Ces processeurs sont conçus pour effectuer des calculs complexes tout en consommant moins d’énergie, ce qui permet de réduire les coûts d’exploitation à long terme. Par exemple, grâce à des techniques telles que le traitement parallèle et l’optimisation des circuits, les NPU peuvent réaliser les mêmes tâches d’intelligence artificielle en consommant beaucoup moins d’énergie.
Cette efficacité accrue contribue non seulement à prolonger la durée de vie des batteries des dispositifs portables, mais également à diminuer les dépenses énergétiques dans les centres de données, faisant des NPU un choix économique et durable pour les applications d’intelligence artificielle.
NPU : accélérateurs idéaux pour l’inférence et les petits modèles de langage
Les unités de traitement neuronal s’avèrent particulièrement adaptées aux tâches d’inférence dans le domaine de l’intelligence artificielle, en raison de leur capacité à traiter efficacement des modèles nécessitant une génération rapide de résultats à partir de données inédites. Au cours de cette phase, les modèles peuvent effectuer des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données sans nécessiter de ressources GPU importantes, réduisant ainsi les besoins en énergie et les coûts d’exploitation.
De plus, les NPU excellent dans la gestion des petits modèles de langage (SLM), ce qui permet un traitement rapide et précis sans compromettre les performances. Cette spécialisation optimise non seulement l’efficacité des applications d’IA, mais permet également d’intégrer des fonctionnalités avancées dans les appareils grand public, faisant des NPU une solution idéale pour développer des technologies intelligentes et réactives.
Les NPU Tenstorrent :
C’est dans ce domaine innovant et en pleine croissance qu’évolue Tenstorrent, une start-up canadienne prometteuse qui se distingue dans le domaine des puces pour l’IA grâce à ses produits innovants basés sur l’architecture NPU. Sous la direction de son PDG Jim Keller, fort d’une solide expérience dans des entreprises telles qu’AMD, Apple et Intel, Tenstorrent développe des microprocesseurs optimisés pour les phases de formation et d’inférence.
L’utilisation de puces modulaires basées sur RISC-V, une architecture de jeu d’instructions open source, garantit une plus grande flexibilité et une meilleure personnalisation dans la conception des microprocesseurs. Cette approche favorise une efficacité accrue et une évolutivité améliorée, la différenciant des GPU traditionnelles. En mettant l’accent sur une production géographiquement diversifiée et un partenariat avec Samsung, Tenstorrent vise à redéfinir les performances des processeurs pour l’IA.
Carte Grayskull de Tenstorrent : désormais disponible parmi les solutions informatiques de Seeweb
Seeweb, l’un des principaux fournisseurs de solutions d’hébergement et d’informatique en nuage, lance un serveur cloud innovant équipé de la NPU Grayskull de Tenstorrent, conçue pour renforcer les applications d’intelligence artificielle. Le modèle ECS1AIA1, avec 65 Go de RAM, 16 vCore et 100 Go d’espace disque, peut être activé à la demande sur une base de paiement à l’utilisation (https://www.seeweb.it/en/products/cloud-server-npu). Cette solution représente une option efficace face aux serveurs GPU traditionnels, permettant aux entreprises et aux équipes de R&D d’optimiser les coûts et la consommation d’énergie.
Grâce à l’accès à ces ressources avancées, Seeweb soutient l’inférence et accélère la formation des petits modèles de langage, favorisant ainsi l’innovation dans le domaine de l’IA.