De nos jours, de nombreuses personnes ont déjà entendu parler de l’intelligence artificielle (IA), et certaines même, l’utilisent au quotidien, qu’il s’agisse de leur travail ou de leur divertissement. Au cœur de cette technologie, les GPU : considérés comme la puissance même de l’intelligence artificielle moderne. Si ce terme vous est inconnu, il suffit de comprendre qu’il permet aux algorithmes de transformer l’ensemble des données en une sorte d’apprentissage automatique. Mais voyons cela plus en détail…
Le parallélisme massif, cet atout essentiel pour l’IA
Inutile d’écarquiller grands vos yeux avec ce terme un brin barbare ! Vous devez imaginer les gpu comme une petite équipe travaillant en collaboration. Mais avant d’aller plus loin, vous êtes probablement plus à l’aise avec le terme « CPU ». À titre de comparaison, un CPU travaille seul alors que le GPU travaille comme une équipe dans laquelle chaque personne doit remplir une tâche particulière, et de façon simultanée.
Afin de comprendre le lien avec l’intelligence artificielle, vous devez savoir que pour être à même de vous donner des réponses instantanées, l’intelligence artificielle doit décomposer le problème que vous lui demandez de résoudre en milliers de mini problèmes. Ainsi, chaque membre de l’équipe contribue à la tâche en résolvant chacun de leur côté, le problème qui leur est confié, le tout, de façon synchronisée. Au contraire, un CPU résout chaque problème les uns après les autres.
Les GPU utiles à l’apprentissage profond de l’intelligence artificielle
Pour celles et ceux qui pensaient que les GPU étaient uniquement utiles au rendu des jeux vidéo lors d’une session gaming, sachez qu’il s’agit d’une erreur. Effectivement, les GPU ont un impact sur l’apprentissage des différents modèles d’intelligence artificielle. Concrètement, afin de bien comprendre, l’intelligence artificielle a besoin d’analyser et de comprendre des milliers d’exemples afin d’apprendre, afin de se nourrir de données. Dans ce contexte, il est important de disposer d’assez de puissance de traitement. Surtout lorsqu’on considère la quantité de data à ingurgiter.
Cela s’avère utile pour la génération de contenu tel que :
- la traduction d’un langue étrangère ;
- une image ;
- un morceau musical ;
- la compréhension d’un texte ;
- une vidéo.
Pour la plupart de ces actions, l’intelligence artificielle doit être à même de travailler à une vitesse maximale, avec une précision hors du commun.
Domptez la bête plus rapidement grâce au GPU !
Effectivement, pour qu’une intelligence artificielle soit efficace, il est impératif de l’entraîner, un peu à l’image d’un animal que l’on essaye de dresser. Si cette pratique nécessite un minimum de patience, elle demande aussi un maximum de répétitions et énormément de pratique. Dans ce contexte, les GPU ont un rôle à jouer en accélérant les différents processus d’apprentissage.
Les effets sont particulièrement bénéfiques, car les différents modèles d’intelligence artificielle sont capables d’apprendre un travail en quelques heures, alors qu’auparavant, cet apprentissage nécessitait plusieurs jours de travail. Il s’agit d’un atout considérable pour les ingénieurs en intelligence artificielle qui sont dorénavant capables de travailler beaucoup plus rapidement, avec bien plus de précision.
En résumé, les GPU sont au cœur même de la technologie de l’intelligence artificielle. Ils permettent de résoudre des problèmes de façon instantanée en divisant les tâches qui leur incombent. De plus, ils permettent une analyse complète de la data dont l’intelligence artificielle doit s’inspirer. Enfin, ils permettent d’entraîner des modèles en gagnant un temps considérable. Vous l’aurez compris, les GPU sont essentiels à l’IA.
