En quoi les GPU sont-ils importants pour l’IA ?
Piliers du traitement de l’IA, les GPU (Graphics Processing Units) jouent un rôle de plus en plus important dans les data centers. En fournissant des performances de pointe pour l’entraînement et l’inférence de l’IA, ces GPU aiguisent l’appétit des entreprises et les poussent à investir dans de nouvelles capacités de stockage et de calcul. A ce titre, l’investissement record de Microsoft (4 milliards d’euros) pour développer son infrastructure cloud et IA de nouvelle génération en France, dotera le pays d’une capacité allant jusqu’à 25 000 GPU de dernière génération d’ici fin 2025.
Mais qu’est-ce qu’un GPU ? Quelles différences avec un CPU ? Et quelles sont les applications concrètes ? On fait le point.
Qu’est-ce qu’un GPU ?
Le GPU est un processeur largement utilisé dans les data centers pour des applications de calcul intensif, telles que la modélisation et la simulation dans des domaines comme les effets spéciaux vidéos, la recherche scientifique, l’ingénierie, la finance, ou encore la météorologie. Leur architecture parallèle permet d’accélérer significativement ces calculs par rapport aux CPU (Central Processing Units) traditionnels.
Qu’est-ce qu’un CPU ?
Le CPU (Central Processing Unit), est l’unité centrale de traitement. C’est, pour l’ordinateur, ce que l’on peut le plus rapprocher d’un cerveau pour l’homme. Aussi appelé processeur, le CPU est donc l’une des pièces les plus importantes d’un ordinateur. En effet, il va permettre d’effectuer les échanges entre tous les composants d’un PC. Ainsi, un processeur va chercher les informations stockées dans la mémoire vive ou le disque dur afin de les traiter et ensuite d’afficher le résultat à l’écran. Vous l’avez compris, sans le CPU l’ordinateur ne peut pas « réfléchir »et ainsi fonctionner. Face à la demande de plus en plus de rapidité, les CPU ont énormément évolué depuis leur création pour aujourd’hui arriver à des processeurs capables de réaliser de nombreuses tâches en même temps et ce en affichant des résultats presque instantanés.
GPU : quelles applications ?
- Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique : Les data centers utilisent des GPU pour accélérer les tâches liées à l’IA et au machine learning (ML), y compris l’entraînement et l’inférence des réseaux de neurones profonds. Les GPU sont particulièrement efficaces pour effectuer des calculs sur de grands ensembles de données, ce qui en fait un choix populaire pour les applications d’apprentissage profond.
- Virtualisation des GPU : La virtualisation des GPU permet de partager efficacement les ressources des GPU entre plusieurs machines virtuelles, ce qui est utile dans les environnements de cloud computing où plusieurs utilisateurs peuvent avoir besoin d’accéder aux capacités de calcul des GPU de manière simultanée et isolé.
- Traitement vidéo et graphique : Les GPU sont utilisés pour accélérer le traitement vidéo et graphique dans les data centers, par exemple pour le rendu de contenu multimédia en temps réel, le streaming vidéo haute résolution et les applications de réalité virtuelle et augmentée.
- Calcul scientifique et de simulation : Les GPU sont également utilisés pour des applications de calcul scientifique et de simulation, telles que la modélisation climatique, la recherche en physique des particules, la bioinformatique, et la conception de médicaments et tests cliniques
Les GPU jouent donc un rôle crucial dans les data centers en permettant des performances de calcul élevées, en accélérant les tâches liées à l’IA et au ML, et en facilitant le traitement vidéo et graphique, ainsi que les applications de calcul scientifique et de simulation. Dans le cadre du développement de nos campus « IA-Ready », nous accompagnons nos clients dans le déploiement des GPU.
