Le GPU (Graphics Processing Unit), ou unité de traitement graphique en français, est un composant matériel spécialisé dans le calcul parallèle intensif. Il est principalement utilisé pour le rendu graphique dans les jeux vidéo et les applications multimédias. Cependant, au-delà du rendu graphique, les GPU excellent également dans les calculs massivement parallèles. Cela en fait des outils indispensables pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’intelligence artificielle (IA).
Pourquoi les GPU sont-ils utilisés en IA ?
Les modèles d’IA, notamment ceux basés sur l’apprentissage profond (deep learning), requièrent d’énormes capacités de calcul. Ils doivent traiter des volumes massifs de données et exécuter des opérations matricielles complexes. Les GPU surpassent les CPU (processeurs centraux) pour ce type de tâche. En effet, ils possèdent des milliers de cœurs capables d’exécuter simultanément de nombreuses opérations.
La pénurie de GPU, pourquoi ?
La demande en GPU a explosé ces dernières années pour plusieurs raisons :
- Boom de l’IA et du Machine Learning : L’entraînement des modèles de grande envergure (comme les modèles de langage GPT) exige d’immenses ressources GPU.
- Crypto-monnaies : Le minage de certaines cryptomonnaies repose sur la puissance de calcul des GPU.
- Pénuries de semi-conducteurs : Des difficultés dans la chaîne d’approvisionnement mondiale ont réduit la disponibilité des composants électroniques.
- Hausse de la demande des gamers : Les cartes graphiques performantes restent très recherchées pour les jeux vidéo.
Conséquences sur les coûts du cloud
Les entreprises offrant des services cloud (comme AWS, Google Cloud ou Azure) maintiennent d’énormes clusters de GPU pour fournir de la puissance de calcul à la demande. Avec la pénurie et l’augmentation de la demande, les coûts d’utilisation des GPU sur le cloud ont fortement augmenté. Cela rend l’entraînement de grands modèles d’IA plus coûteux que jamais.
Pour en savoir plus sur les utilisations avancées des GPU et leur impact sur les performances d’entraînement de l’IA, consultez cet article sur le site de NVIDIA : Lien vers l’article NVIDIA.
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