Les entreprises et les organisations qui adoptent l’intelligence artificielle (IA) sont confrontées à des charges de travail de plus en plus complexes et diversifiées. Malgré la diversité des domaines d’application, les flux de travail idéaux pour une utilisation optimale de l’IA dans l’entreprise présentent des caractéristiques communes : le traitement de volumes de données extrêmement importants pour la formation et l’inférence, la demande d’une puissance de calcul significative, la nécessité d’un traitement en temps réel ou presque, et des exigences strictes en matière de confidentialité et de sécurité. Ces facteurs font qu’il est essentiel d’adopter des solutions technologiques avancées pour soutenir l’efficacité et l’innovation dans les processus d’entreprise basés sur l’IA.
Ces dernières années, l’IA a franchi des étapes extraordinaires dans divers domaines, transformant la façon dont nous interagissons avec la technologie. Du diagnostic précoce des maladies à travers l’analyse prédictive des données de santé à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement dans les entreprises, l’IA a démontré sa capacité à améliorer l’efficacité et la précision sur de multiples fronts. Dans le secteur financier, des algorithmes avancés permettent de détecter les fraudes en temps réel, tandis que dans le secteur de la mobilité, les véhicules autonomes représentent une véritable révolution dans les transports. Dans le domaine de l’éducation également, l’IA facilite les expériences d’apprentissage personnalisées, en s’adaptant aux besoins de chaque étudiant. Ces succès mettent non seulement en évidence le potentiel de l’IA, mais ouvrent également la voie à de nouvelles opportunités dans un avenir de plus en plus connecté et intelligent.
De quoi l’IA se nourrit-elle réellement ? Quels sont les secrets qui la rendent si puissante et si habile ? Il est impossible de ne pas réfléchir à l’importance de la puissance de traitement dans son fonctionnement. Sans une infrastructure informatique adéquate, l’IA ne pourrait pas gérer l’énorme quantité de données, apprendre des modèles complexes, ni fournir de réponses en temps voulu. La synergie entre les algorithmes avancés et les ressources matérielles de pointe est ce qui révèle son véritable potentiel, permettant aux entreprises de relever des défis de plus en plus difficiles de manière innovante et efficace.
Ce besoin de puissance de calcul a conduit à une innovation continue dans le domaine de l’IA, qui a également profondément transformé les architectures matérielles sur lesquelles elle est basée. Dans un premier temps, les entreprises se sont appuyées sur les CPU et les GPU pour gérer les charges de travail liées à l’IA. Cependant, avec la complexité croissante des applications et l’augmentation de la demande de traitement, il est devenu évident que la formation (training) nécessite une conception spécifique, tandis que l’inférence (inference) bénéficie d’architectures complètement différentes. Cette prise de conscience a incité le secteur à explorer des solutions matérielles spécialisées pour les différentes étapes, telles que de nouvelles puces conçues spécifiquement pour l’IA, afin d’optimiser davantage les performances et de répondre aux besoins des entreprises, en perpétuelle évolution.
L’innovation dans le domaine des puces pour l’intelligence artificielle connaît une révolution grâce aux NPU (unités de traitement neuronales), qui sont spécifiquement conçues pour gérer les étapes d’inférence basées sur les preuves et le raisonnement. Ces puces offrent des performances supérieures aux CPU et GPU traditionnelles, permettant de réaliser un traitement plus rapide et plus efficace. Les principaux fabricants tels qu’Intel, AMD, NVIDIA, Microsoft et Apple investissent dans le développement de dispositifs basés sur les NPU. Intel a lancé des processeurs Core Ultra avec AI Boost, tandis qu’AMD a présenté des processeurs EPYC et FPGA Xilinx. NVIDIA propose les GPU A100 Tensor Core et la CPU Grace, Microsoft a développé Brainwave, tandis qu’Apple a révolutionné le marché avec ses puces des séries A et M. Les NPU deviennent un pilier essentiel pour les applications d’intelligence artificielle, accélérant les progrès dans divers secteurs et ouvrant de nouvelles opportunités.
De nombreuses entreprises travaillent au développement de processeurs dotés de NPU, contribuant ainsi de manière significative à l’innovation dans le domaine de l’IA. Voici quelques exemples :
- Amazon a fait son entrée sur le marché avec les modèles Graviton, qui offrent des performances avancées pour les applications basées sur l’IA.
- Etched se distingue par ses NPU conçues pour maximiser l’efficacité énergétique tout en maintenant des performances élevées. Ces puces utilisent une architecture innovante qui réduit la consommation d’énergie sans compromettre la vitesse de traitement.
- Google a développé des TPU (Tensor Processing Units), des unités spécialement conçues pour accélérer les opérations d’apprentissage automatique, principalement utilisées dans les centres de données de Google.
- Huawei propose la gamme Ascend, connue pour sa capacité à effectuer des inférences en temps réel avec une faible consommation d’énergie.
- NVIDIA a créé les modèles Jetson, largement utilisés dans la robotique, les drones et les applications périphériques en raison de leur efficacité et de leur puissance de calcul.
- Tenstorrent propose des NPU réputées pour leurs hautes performances et leur flexibilité. Ces puces utilisent un réseau d’interconnexion avancé qui permet de traiter les charges de travail complexes de l’IA avec une grande efficacité. Leur capacité à s’adapter aux dispositifs périphériques comme aux grands centres de données est une caractéristique distinctive.
- Qualcomm ne se limite pas aux puces pour appareils portables et wearables, mais fournit également un portefeuille Cloud AI de cartes d’inférence, prêt à déployer des solutions optimisées en termes de performances et de coûts. La nouvelle famille Cloud AI 100 Ultra répond aux exigences de l’évolutivité des charges de travail de l’IA, en allant de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel.
Enfin, Seeweb, qui fait partie du groupe Dominion Hosting Holding, se distingue par l’adoption des NPU Tenstorrent dans son service de NPU as a Service. Ce choix permet à Seeweb d’offrir un service efficace et durable pour traiter les tâches d’inférence et accélérer les processus d’IA. Grâce à cette offre innovante, les entreprises peuvent exploiter la puissance des NPU sans investissements initiaux importants, ce qui leur permet d’optimiser leurs opérations sur un marché en constante évolution. De plus amples informations sur les services offerts sont disponibles sur le site Web de l’entreprise : https://www.seeweb.it/en/products/cloud-server-npu.
