Chaque semaine, les entreprises annoncent des avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), avec des modèles toujours plus performants. Saviez-vous que ces modèles nécessitent un entraînement intensif sur d’immenses bases de données ? Au cœur de ces ordinateurs, on trouve des puces spécialisées, les GPU (Graphics Processing Units), qui jouent un rôle crucial dans ces processus.
Les modèles d’IA, en particulier ceux basés sur les réseaux de neurones profonds, imitent le fonctionnement du cerveau humain en réalisant de nombreux calculs simples en parallèle. Les GPU, des processeurs spécialisés dans le traitement graphique, sont idéaux pour ce type de calculs grâce à leur architecture adaptée aux opérations parallèles et leur efficacité énergétique.
Le cerveau humain, modèle de l’intelligence
Le cerveau humain est composé de milliards de neurones, qui sont des cellules nerveuses capables de transmettre et de recevoir des signaux électriques. Lorsque le cerveau reçoit une information, il l’analyse en activant certains neurones et en inhibant d’autres, selon leur poids et leur biais. Ce processus se répète à travers plusieurs couches de neurones, jusqu’à ce que le cerveau produise une réponse.
GPU vs CPU : une question d’efficacité
Les GPU offrent plusieurs avantages par rapport aux CPU (Central Processing Units) pour répondre aux besoins des modèles d’IA. Tout d’abord, les GPU ont une architecture plus adaptée aux calculs parallèles, ce qui les rend plus efficaces pour les calculs les plus courants dans les réseaux de neurones profonds. Ensuite, les GPU offrent une meilleure efficacité énergétique, réduisant ainsi les coûts opérationnels et l’impact environnemental.
Malo du Bretoux, auteur d’Actuailes n°173 – 6 mars 2024