Pourquoi les GPU sont-ils si Importants pour l'IA ?

Les GPU sont considérés comme les éléments indispensables à l'intelligence artificielle, étant donné qu'ils sont au cœur de l'ère de l'intelligence artificielle générative. Pourquoi les GPU occupent-ils une place aussi importante dans le développement de l'IA ?

Introduction du GPU

Qu'est-ce qu'un GPU ?

Une unité de traitement graphique (GPU) est une puce informatique qui rend les graphiques et les images en effectuant des calculs mathématiques rapides. Les GPU sont utilisés pour l'informatique professionnelle et personnelle. À l'origine, les GPU étaient chargés du rendu des images 2D et 3D, des animations et des vidéos, mais leur champ d'utilisation s'est élargi, notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle.

L'application du GPU

Un appareil électronique doté d'un GPU intégré ou discret peut effectuer un rendu fluide des graphiques 3D et du contenu vidéo, ce qui le rend adapté aux applications de vision artificielle. Les GPU modernes sont également adaptés à une plus grande variété de tâches que celles pour lesquelles ils ont été conçus à l'origine, en partie parce qu'ils sont plus programmables de nos jours. Parmi les applications les plus populaires des GPU, on peut citer les suivantes :

• Accélération du rendu des applications graphiques 2D et 3D en temps réel.

• Montage vidéo et création de contenu vidéo.

• Graphisme des jeux vidéo.

• Accélération des applications de ML telles que la reconnaissance d'images et la détection et la reconnaissance de visages.

• Entraînement des réseaux neuronaux d'apprentissage profond.

Comment fonctionnent un GPU ?

Les GPU fonctionnent selon une méthode appelée traitement parallèle, dans laquelle plusieurs processeurs traitent des parties distinctes d'une même tâche. Un GPU dispose également d'une mémoire vive pour stocker les données qu'il traite. Cette mémoire vive est spécialement conçue pour contenir les grandes quantités d'informations entrant dans le GPU pour les cas d'utilisation graphique très intensive.

Pour les applications graphiques, le CPU envoie des instructions au GPU pour dessiner le contenu graphique sur l'écran. Le GPU exécute les instructions en parallèle et à grande vitesse pour afficher le contenu sur l'appareil - un processus connu sous le nom de pipeline graphique ou de rendu.

GPU ou CPU : Lequel est le plus adapté à l'IA ?

Un GPU contient des centaines ou des milliers de cœurs, ce qui permet un calcul parallèle et une sortie graphique rapide comme l'éclair. Les GPU comprennent également plus de transistors que les CPU.

En raison de sa vitesse d'horloge plus rapide et de son nombre réduit de cœurs, le CPU est plus adapté aux tâches quotidiennes à un seul fil qu'aux charges de travail d'intelligence artificielle. Le GPU, quant à lui, s'occupe des calculs mathématiques et géométriques plus difficiles. Cela signifie que le GPU peut fournir des performances supérieures pour la formation et l'inférence de l'IA tout en bénéficiant d'une large gamme de charges de travail de calcul accéléré.

Pourquoi le GPU est-il important pour l'IA aujourd'hui ?

Les GPU jouent un rôle important dans l'IA aujourd'hui, en fournissant des performances de pointe pour l'entraînement et l'inférence de l'IA. Ils offrent également des avantages significatifs dans un large éventail d'applications qui nécessitent des calculs accélérés. Les GPU ont trois fonctions essentielles pour atteindre ces résultats.

Le GPU utilise le traitement parallèle

Le modèle d'IA consiste principalement en des couches et des couches d'équations d'algèbre linéaire. Chaque équation reflète la possibilité qu'une donnée soit associée à une autre. Pour leur part, les GPU comprennent des milliers de cœurs, qui sont de minuscules calculateurs travaillant en parallèle pour découper les calculs qui composent un modèle d'IA, fournissant ainsi une puissance de calcul efficace pour les charges de travail de l'IA. En outre, les cœurs des GPU sont constamment mis à niveau pour répondre aux besoins changeants des modèles d'IA.

Complexité du modèle et expansion du système

La complexité des modèles d'intelligence artificielle augmente à un rythme étonnant de 10 fois par an. Le dernier grand modèle de langage (LLM) de pointe, GPT-4, comprend plus de mille milliards de paramètres, ce qui témoigne de sa remarquable densité mathématique. Les systèmes GPU ont su relever ce défi en collaborant efficacement. Ils s'adaptent sans effort aux niveaux de supercalculateurs, en utilisant les interconnexions rapides NVLink et les réseaux Quantum InfiniBand robustes.

Pile logicielle GPU étendue et approfondie

Depuis 2007, les logiciels NVIDIA GPU, en constante expansion, sont apparus pour permettre tous les aspects de l'IA, des fonctions avancées aux applications de haut niveau. Le langage de programmation CUDA et la bibliothèque d'apprentissage profond cuDNN-X servent de base aux développeurs pour construire des logiciels tels que NVIDIA NeMo. Ils permettent aux utilisateurs de créer, de configurer et d'effectuer des inférences sur leurs propres modèles génératifs d'IA. Nombre de ces éléments sont disponibles en tant que logiciels libres, ce qui est indispensable pour les développeurs de logiciels. De plus, les principaux fournisseurs de services cloud proposent de plus en plus d'API et de services sur NVIDIA DGX Cloud.

La contribution des GPU au développement de l'IA

Le récent rapport du groupe Human-Centered AI de Stanford souligne une extraordinaire progression des performances des GPU, multipliées par 7 000 depuis 2003, avec un rapport prix/performances remarquable, multiplié par 5 600. Les GPU se sont imposés comme la plateforme informatique prédominante pour accélérer les charges de travail d'apprentissage automatique, contribuant de manière significative aux progrès de l'IA au cours des dernières années. En particulier, les principaux modèles d'IA de ces cinq dernières années ont été formés sur des GPU, comme en témoigne le succès de ChatGPT, un modèle de langage de grande envergure desservant plus de 100 millions d'utilisateurs.

L'avenir prometteur des GPU dans le domaine de l'IA

L'impact anticipé de l'IA sur l'économie mondiale est significatif. McKinsey estime que l'IA générative pourrait contribuer annuellement à une valeur comprise entre 2,6 et 4,4 trillions de dollars dans différents secteurs. Au sein de ce secteur en pleine mutation, les GPU se distinguent par leur rôle crucial dans l'optimisation des performances et la stimulation de l'innovation.