Pourquoi les GPU Alimentent l'IA

Pourquoi les GPU Alimentent l'IA

Si vous avez suivi l'actualité de l'IA, vous avez probablement entendu parler des GPU. Les entreprises les achètent par milliers, et il y a une pénurie mondiale. Mais pourquoi une carte graphique ? Qu'est-ce que le dessin d'images vidéo a à voir avec l'intelligence artificielle ?

La réponse réside dans une différence fondamentale entre le fonctionnement des CPU et des GPU. Un CPU est conçu pour gérer rapidement une grande variété de tâches, les unes après les autres. Il a quelques cœurs très puissants qui peuvent gérer la logique complexe, la prédiction de branches et toutes les autres fonctions dont un ordinateur général a besoin. C'est comme quelques chefs experts qui peuvent cuisiner n'importe quel plat que vous demandez.

Un GPU adopte l'approche opposée. Au lieu de quelques cœurs puissants, il a des milliers de cœurs plus simples. Chaque cœur est plus faible qu'un cœur de CPU, mais ils travaillent tous en parallèle. Un GPU est comme mille cuisiniers, chacun faisant une tâche simple encore et encore. Ils ne peuvent pas faire une sauce complexe, mais ils peuvent couper mille oignons en même temps.

Les réseaux de neurones consistent à faire la même opération simple des millions de fois. Multipliez deux nombres, ajoutez le résultat à un total courant, répétez. C'est la multiplication matricielle, et c'est le pain quotidien de l'IA. Un CPU peut faire une multiplication matricielle, mais il le fait étape par étape. Un GPU fait des milliers de multiplications simultanément, le rendant des ordres de grandeur plus rapide.

C'est pourquoi l'essor de l'IA est si étroitement lié aux entreprises de GPU comme NVIDIA. Ils ont conçu leurs puces pour les jeux et le rendu graphique, ce qui nécessite également un calcul parallèle massif. Il s'est avéré que le même matériel qui rend les jeux vidéo beaux est également parfait pour entraîner et exécuter des réseaux de neurones. L'IA moderne n'existerait tout simplement pas sans la puissance de traitement parallèle des GPU.