Les technologies liées à l’intelligence artificielle figurent en bonne place sur les listes de souhaits : des lunettes intelligentes Ray-ban Meta capables d’enregistrer des vidéos aux broches Humane AI qui font office d’assistants personnels portables et contrôlent toute une série d’appareils intelligents. Au fil des mois, il semble que les applications de l’IA deviennent de plus en plus indispensables pour simplifier notre travail et enrichir notre vie quotidienne. Jusqu’à présent, les unités de traitement graphique (Gpu) de fabricants tels que Nvidia et Amd ont été les principaux éléments de formation des grands modèles de langage (Llm) à usage général, tels que ChatGpt. Cependant, malgré leur polyvalence, ces Gpu standard peuvent offrir des performances et une efficacité médiocres, selon la manière dont ils sont utilisés.
De nouvelles puces plus puissantes : Asic pour l’IA 2h2f4f
Les puces Asic (Application-Specific Integrated Circuit) personnalisées ont été conçues pour offrir des solutions plus efficaces et personnalisées pour diverses applications d’intelligence artificielle. Prenons l’exemple du marché des puces pour crypto-monnaies. Pendant des années, les mineurs de bitcoins se sont appuyés sur des unités centrales de traitement (U) qui consommaient beaucoup d’énergie. Aujourd’hui, les processeurs Asic ont déé les U et les Gpu dans le minage de bitcoins, grâce à la consommation d’énergie plus faible et aux meilleures capacités de calcul des puces personnalisées. Selon les estimations de Morgan Stanley, entre 2023 et 2027, le marché des puces Asic axées sur l’IA devrait croître de 85 % par an, pour atteindre 30 milliards de dollars.
Les géants de la technologie ont également jeté leur dévolu sur les puces Asic. Google s’est associé à Broadcom pour produire sa cinquième génération de Tensor Processing Units (Tpu), capable de gérer les charges de travail liées à l’IA à une vitesse environ dix fois supérieure à celle des U et Gpu traditionnels.
Puces pour centres de données 576q2n
Alors que l’IA générative prend son essor, d’autres travaillent sur des puces capables d’optimiser leurs centres de données. Amazon s’est associé à Marvell pour développer ses puces Graviton AI, conçues pour améliorer la vitesse de traitement et réduire la consommation d’énergie. Elle collabore également avec Alchip Technologies sur ses gammes Trainium et Inferentia afin d’entraîner efficacement les modèles d’IA et de leur permettre de faire des prédictions précises. De son côté, Microsoft a conclu un partenariat avec Global UniChip et Marvell pour développer respectivement les puces Maia 100 et Cobalt 100. La puce Maia 100 cherchera à consommer moins d’énergie lors de l’entraînement des modèles d’IA, tandis que la Cobalt 100 cherchera à augmenter la vitesse de traitement. Sur le marché de l’automobile, Tesla collabore avec Alchip sur sa puce de supercalculateur Ia, Dojo, conçue pour permettre la conduite autonome des véhicules.
En matière d’IA, nous pensons donc qu’il n’y a pas de taille unique et que la personnalisation peut offrir de nombreuses opportunités intéressantes pour les fabricants de puces. ()
*Responsable de l’Asie thématique chez Nueberger Berman
Christian Grolier est un rédacteur sport très ionné. Écrire à propos des sports qu‘il adore et partager ses informations avec les lecteurs lui procure une immense satisfaction. En dehors de son travail, il s‘adonne à de nombreuses activités sportives. Il fait de la randonnée, du vélo et de la natation. Il est également un grand fan de football. Christian a également un grand intérêt pour le tennis et les jeux vidéo sportifs.
