Accélérateur d’intelligence artificielle : Qu’est-ce que c’est et pourquoi c’est important

Alors que l’intelligence artificielle (IA) a envahi pratiquement tous les aspects de notre vie, la condition préalable d’une puissance de traitement toujours plus grande en a jeté les bases. En effet, les unités centrales traditionnelles s’étouffent lorsqu’il s’agit d’un volume important de calculs requis par des algorithmes complexes d’intelligence artificielle.

D’où le besoin d’accélérateurs d’intelligence artificielle, qui agissent littéralement comme des héros discrets en arrière-plan, permettant les avancées incroyables de l’intelligence artificielle aujourd’hui.

Qu’est-ce qu’un accélérateur d’intelligence artificielle ?

Un accélérateur d’intelligence artificielle est un composant matériel, parfois également appelé processeur d’apprentissage profond ou unité de traitement neuronal, conçu au niveau du circuit pour accélérer considérablement le traitement des charges de travail d’intelligence artificielle. Ces charges de travail comportent normalement des tâches telles que la formation et l’inférence de l’apprentissage automatique, où des quantités massives de données doivent être analysées pour former des modèles d’intelligence artificielle ou faire des prédictions basées sur les modèles construits.

Les unités centrales traditionnelles sont conçues pour des usages généraux – le traitement de toutes sortes de tâches – mais elles ne sont pas optimisées pour répondre aux exigences des algorithmes d’intelligence artificielle. En revanche, les accélérateurs d’intelligence artificielle sont conçus à l’aide d’une architecture pertinente qui leur permet d’exécuter les calculs liés à l’intelligence artificielle plusieurs fois plus vite et de manière efficace.

Pourquoi des accélérateurs d’intelligence artificielle ?

Un certain nombre de raisons importantes montrent que les accélérateurs d’intelligence artificielle représentent l’avenir de l’intelligence artificielle :

Vitesse de traitement améliorée

Les accélérateurs d’intelligence artificielle peuvent exécuter des charges de travail d’intelligence artificielle beaucoup plus rapidement qu’une unité centrale. Cela signifie que l’apprentissage des modèles se fait plus rapidement, que les résultats sont plus rapides et que les modèles plus importants et plus complexes, avec des ensembles de données plus volumineux, seront également traités plus rapidement.

Efficacité énergétique améliorée

Les accélérateurs d’intelligence artificielle sont conçus pour être plus économes en énergie que n’importe quelle unité centrale de traitement en ce qui concerne le traitement des tâches d’intelligence artificielle. Cela se traduira par une réduction des coûts pour toute entreprise intéressée par l’exploitation de solutions d’intelligence artificielle et par une diminution de l’impact sur l’environnement.

Utilisation en temps réel

Les accélérateurs d’intelligence artificielle sont conçus dans un souci de rapidité et d’efficacité lors de l’exécution de modèles d’intelligence artificielle en temps réel. C’est ce qui permet l’utilisation de véhicules autonomes, de systèmes de reconnaissance faciale et de robots intelligents.

Évolutivité pour une utilisation intensive des ressources

Les accélérateurs d’intelligence artificielle peuvent être intégrés dans différentes configurations et donc s’adapter aux exigences de traitement sans cesse croissantes d’une utilisation complexe de l’intelligence artificielle.

Types d’accélérateurs d’intelligence artificielle

Le monde des accélérateurs d’intelligence artificielle évolue rapidement et différents types sont considérés comme capables de répondre aux besoins du moment. Il s’agit des types suivants

Unités de traitement graphique (GPU)

Elles n’ont pas été conçues pour l’intelligence artificielle, mais ont été adaptées en vertu de leurs capacités de traitement parallèle et, par conséquent, répondent aux besoins de l’intelligence artificielle. Il s’agit de l’option préférée des développeurs travaillant sur l’intelligence artificielle en raison de la base infrastructurelle déjà en place et de son prix relativement abordable par rapport à d’autres.

Unités de traitement tensoriel (TPU)

Cette unité de traitement est conçue exclusivement pour l’intelligence artificielle – des entreprises comme Google ont développé des TPU à cette fin – des processeurs extrêmement spécialisés et donc très efficaces pour l’exécution d’algorithmes d’apprentissage profond.

Réseaux de portes programmables (FPGA)

Ces puces sont programmables pour plus de flexibilité dans la conception du matériel, et il est relativement facile d’adapter l’architecture à des tâches spécifiques d’intelligence artificielle. Bien que moins connues, elles exigent souvent des compétences particulières en matière de programmation.

ASIC

Ces types de puces conçues sur mesure ont le potentiel d’atteindre des performances et une efficacité supérieures pour l’utilisation de l’intelligence artificielle. Toutefois, les coûts de développement initiaux sont généralement élevés.

L’avenir des accélérateurs d’intelligence artificielle

Compte tenu de l’évolution constante de l’environnement face à une utilisation de plus en plus sophistiquée, gourmande en données et exigeante, il y aura à l’avenir un besoin sans précédent d’accélérateurs d’intelligence artificielle puissants et, en même temps, efficaces.

L’informatique hétérogène est l’un des domaines qui présentent un potentiel de développement pour l’avenir. Cela permettrait d’exploiter pleinement les différents types d’accélérateurs, en tirant parti de leurs points forts respectifs au sein d’un seul système pour obtenir des performances optimales.

L’informatique neuromorphique

Paradigme informatique inspiré du cerveau, l’informatique neuromorphique envisage un matériel structuré et fonctionnel comme le système nerveux – plus efficace, potentiellement – même pour le traitement de l’intelligence artificielle.

Se spécialiser dans une utilisation particulière

Les accélérateurs d’intelligence artificielle pourraient continuer à se spécialiser dans une utilisation particulière et être ainsi un moteur entrant dans des dispositifs spécifiquement conçus pour effectuer une tâche précise.

Le véritable impact des accélérateurs d’intelligence artificielle

Les accélérateurs d’intelligence artificielle ne sont pas fondamentalement du matériel, et ils fonctionnent eux-mêmes comme des moteurs qui poussent les capacités de l’intelligence artificielle plus loin. Par nature, l’« accélération » de l’intelligence artificielle signifie un développement plus rapide et une accélération du déploiement, ce qui favorise une innovation rapide dans des domaines tels que la santé, la finance, la fabrication et les transports.

Ces technologies, bien qu’elles créent des canaux pour de futures utilisations abusives de l’intelligence artificielle, contribuent en même temps à faire progresser d’autres technologies connexes dans le domaine de la sécurité et de l’explicabilité. Les accélérateurs d’intelligence artificielle recèlent de nombreux potentiels qui peuvent contribuer à construire un avenir bénéfique pour tous.

Enfin, nous avons préparé pour vous les questions les plus fréquemment posées et leurs réponses

Qu’est-ce qu’un accélérateur d’intelligence artificielle ?

Il s’agit d’un matériel ou d’un logiciel spécialisé qui accélère les calculs d’intelligence artificielle. Le plus souvent, ils opèrent dans les domaines de l’apprentissage automatique, des réseaux neuronaux et du traitement des données.

Pourquoi les accélérateurs d’intelligence artificielle sont-ils importants ?

Ils constituent l’épine dorsale du traitement des tâches sophistiquées d’intelligence artificielle de manière efficace, ce qui permet d’améliorer les temps de traitement, de réduire la consommation d’énergie et de permettre aux applications d’intelligence artificielle de fonctionner de manière plus optimale sur différents appareils.

Comment fonctionnent les accélérateurs d’intelligence artificielle ?

Ils sont conçus pour le traitement parallèle des grandes opérations matricielles et vectorielles typiques des charges d’intelligence artificielle. Ils sont donc capables de traiter simultanément un certain nombre de ces points de données, ce qui contraste fortement avec l’unité centrale traditionnelle, qui traite ses tâches de manière séquentielle.

Quels sont les avantages des accélérateurs d’intelligence artificielle ?

Parmi les avantages des accélérateurs d’intelligence artificielle, on peut citer les performances élevées en intelligence artificielle, la faible latence dans les applications d’intelligence artificielle, le traitement de modèles d’intelligence artificielle complexes et de plus grande envergure, ainsi qu’une réduction de la consommation d’énergie.