Le matériel qui rend l’IA possible

L’IA, on la décrit souvent comme une révolution logicielle, et c’est bien le cas ! Des avancées dans les réseaux neuronaux et les transformateurs aux grands modèles de langage, il est facile de supposer que ces algorithmes intelligents sont responsables des progrès que nous avons constatés ces dernières années.

Mais aujourd’hui, je souhaite mettre en lumière le fait que l’IA moderne n’est possible que grâce aux progrès du matériel.

La formation d’un grand modèle de langage implique d’effectuer des milliards d’opérations mathématiques sur de grands ensembles de données. Générer une image à partir d’une invite de texte nécessite des milliards de calculs en quelques secondes seulement. L’exécution de l’IA sur un smartphone nécessite que les calculs soient effectués rapidement et avec une consommation minimale.

Le matériel informatique traditionnel n’a pas été conçu pour cela. Mais à mesure que les modèles d’IA devenaient plus grands et plus exigeants en termes de calcul, de nouvelles architectures matérielles étaient nécessaires pour exécuter ces modèles. Aujourd’hui, les CPU, GPU, TPU et NPU jouent chacun un rôle important dans le monde de l’IA.

Dans cet article, nous explorerons le matériel qui alimente l’IA moderne et expliquerons pourquoi différents processeurs sont nécessaires pour différentes tâches.

Pourquoi l’IA a besoin d’un matériel spécialisé

Pour comprendre pourquoi l’IA a besoin d’un matériel spécial, prenons du recul et réfléchissons à ce qui se passe lors de l’apprentissage automatique. À la base, la formation d’un réseau neuronal implique d’effectuer de manière répétée des opérations mathématiques sur une collection de nombres. La plupart de ces opérations impliquent des multiplications matricielles et des produits tensoriels qui doivent être exécutés des millions ou des milliards de fois.

Cela diffère considérablement des autres applications logicielles. Par exemple, un navigateur Web passe une grande partie de son temps à répondre aux entrées des utilisateurs et à charger des ressources. Les applications d’IA, en revanche, impliquent souvent d’appliquer la même opération à de grandes quantités de données.

Ainsi, pour que l’IA fonctionne correctement, elle doit effectuer de nombreux calculs en même temps. Ce besoin de calcul parallèle a conduit au développement de matériel spécialisé optimisé pour l’IA.

Alors parlons matériel !

Processeurs : l’OG à usage général !

Si nous voulons parler de matériel, nous devons commencer par l’OG : l’unité centrale de traitement (CPU). Les processeurs constituent le fondement de l’informatique moderne. Chaque ordinateur portable, smartphone, poste de travail et serveur s’appuie sur un processeur pour exécuter ses opérations système.

Les processeurs étant généraux, ils sont conçus pour être flexibles. Ils peuvent exécuter efficacement une grande variété d’instructions et passer rapidement d’une tâche à l’autre. Une façon de considérer un processeur est de se considérer comme un généraliste hautement qualifié. Il peut effectuer de nombreuses tâches différentes et s’adapter aux exigences changeantes.

Pour prendre en charge cela, les processeurs contiennent souvent un petit nombre de cœurs puissants. Ce qui leur donne le choix d’exécuter des systèmes d’exploitation, de gérer la mémoire, de gérer les interactions des utilisateurs, de coordonner les applications logicielles et d’exécuter les processus de prise de décision.

Bien que les processeurs soient assez puissants, ils ne sont pas optimisés pour effectuer la même opération sur des milliers ou des millions de points de données en même temps. Cela signifie que pour les charges de travail d’IA, cela devient une limitation.

Bien que les processeurs restent des composants essentiels des systèmes d’IA, ils coordonnent et prennent généralement en charge les calculs d’IA plutôt que d’effectuer l’essentiel du travail mathématique fastidieux.

Dans les pipelines d’IA modernes, les processeurs sont utilisés pour charger et prétraiter les données, coordonner la communication entre les périphériques matériels, gérer les flux de travail de formation et planifier les tâches de calcul.

GPU : le moteur derrière la révolution du Deep Learning

S’il existe un élément matériel le plus étroitement associé à l’IA moderne, c’est bien l’unité de traitement graphique (GPU).

Les GPU ont été initialement développés pour le rendu graphique dans les jeux vidéo et les applications de visualisation. Le rendu d’une image implique d’effectuer des calculs similaires sur des millions de pixels, ce qui en fait intrinsèquement un processus parallèle. Pour ce faire, les GPU ont été conçus avec des milliers de cœurs de traitement plus petits capables d’exécuter de nombreuses opérations simultanément.

Les chercheurs ont vite reconnu que les réseaux de neurones utilisent des modèles informatiques similaires. La formation d’un réseau neuronal implique d’effectuer à plusieurs reprises des multiplications matricielles sur de grands ensembles de données. Étant donné que ces opérations peuvent être réparties sur plusieurs cœurs, les GPU sont très adaptés au deep learning.

Ainsi, les processeurs donnent la priorité à la flexibilité tandis que les GPU donnent la priorité au débit. Cette différence a transformé notre façon de penser la recherche sur l’IA. Les tâches qui prenaient autrefois des semaines ou des mois sont désormais réalisées en jours ou en heures.

La plupart des modèles d’IA les plus avancés d’aujourd’hui sont entraînés à l’aide de clusters contenant des centaines ou des milliers de GPU travaillant ensemble. La révolution du deep learning n’a pas été motivée uniquement par de meilleurs algorithmes. Cela a été rendu possible par un matériel capable d’exécuter efficacement ces algorithmes à grande échelle.

TPU : matériel conçu spécifiquement pour l’IA

Ainsi, les GPU ont été adaptés à l’IA, et un nouvel acteur est entré en scène ! Unités de traitement tensoriel (TPU). Les TPU ont été développés par Google pour accélérer les opérations tensorielles courantes dans les réseaux de neurones.

Au lieu de prendre en charge un large éventail de tâches informatiques, les TPU se spécialisent dans un ensemble plus restreint d’opérations couramment utilisées lors de la formation en apprentissage automatique. En raison de cette spécialisation, les TPU offrent de nombreux avantages, tels qu’un débit élevé, une efficacité énergétique améliorée, une surcharge réduite et une optimisation pour les applications d’apprentissage automatique.

À mesure que les charges de travail d’IA deviennent plus importantes, les concepteurs de matériel s’éloignent des architectures purement générales pour se tourner vers des processeurs optimisés pour des applications spécifiques. Aujourd’hui, les TPU sont largement utilisés au sein de l’écosystème cloud de Google et ont contribué à la formation de certains des plus grands modèles d’IA au monde.

NPU : faire de l’IA une réalité

Toutes les charges de travail d’IA ne se produisent pas dans les centres de données. En fait, de nombreuses applications d’IA s’exécutent désormais directement sur les appareils personnels. L’exécution locale de l’IA est bénéfique car elle réduit la latence, améliore la confidentialité et réduit la dépendance à l’égard de la connectivité cloud.

Pour soutenir cela, les fabricants ont introduit des unités de traitement neuronal (NPU). Les NPU sont des processeurs spécialisés conçus principalement pour l’inférence de l’IA. Contrairement aux GPU, qui se concentrent souvent sur la formation à grande échelle, les NPU donnent la priorité à l’exécution économe en énergie des modèles formés.

Cela les rend particulièrement utiles pour les applications informatiques modernes. Par exemple, lorsqu’un smartphone améliore une photo, effectue une reconnaissance vocale ou traduit un texte en temps réel, le calcul peut être exécuté directement sur un NPU.

À mesure que l’IA est de plus en plus intégrée aux appareils grand public, les NPU deviendront probablement aussi courants que les CPU et les GPU.

Rassembler tout cela

Les systèmes d’IA modernes reposent rarement sur un seul composant matériel. Au lieu de cela, ils combinent plusieurs technologies spécialisées, chacune conçue pour un rôle particulier.

Matériel	Force	Rôle
Processeur	Flexibilité	Gestion et orchestration du système
GPU	Calcul parallèle	Formation et inférence à grande échelle
TPU	Spécialisation IA	Apprentissage automatique à grande échelle
NPU	Efficacité énergétique	Inférence sur l’appareil

Le choix du matériel dépend fortement de la tâche à effectuer ! Ce qui signifie qu’il n’existe pas de « meilleur » processeur d’IA.

Différentes tâches d’IA ont des exigences informatiques différentes, et les systèmes modernes sont conçus en combinant plusieurs composants matériels qui se complètent.

Pensées finales

Les progrès rapides de l’IA sont souvent attribués aux progrès des algorithmes, mais le matériel a joué un rôle tout aussi important, et il l’a joué dans les coulisses !

Les processeurs ont jeté les bases de l’informatique moderne. Les GPU ont permis un apprentissage profond à grande échelle. Les TPU nous ont montré les avantages du matériel conçu spécifiquement pour l’apprentissage automatique. Et les NPU apportent l’IA directement aux appareils personnels.

Comprendre ces composants matériels fournit d’excellentes informations sur le fonctionnement des systèmes d’IA modernes et pourquoi ils ont progressé si rapidement au cours de la dernière décennie. Et à mesure que l’IA continue d’évoluer, les avancées futures pourraient dépendre autant des innovations en matière de matériel et de mémoire que des améliorations des algorithmes eux-mêmes.