La guerre des puces pour l’intelligence artificielle a commencé

La guerre des puces IA se prépare depuis quelques années maintenant.

L’intelligence artificielle n’est plus une chose du futur. Malgré le fait que le concept existe depuis de très nombreuses années, c’est maintenant que des mesures accrues sont prises dans ce secteur. Amazon Echo, par exemple, un produit à usage domestique, utilise leapprentissage automatique (Machine Learning en termes d’Intelligence Artificielle) pour nous offrir les meilleurs résultats.

Hier, Nvidia a donné lieu à un événement où il a présenté votre nouveau GPU NVIDIA Tesla V100 destiné àcentres de données. C’est une carte de traitement graphique que l’on peut résumer comme l’aboutissement d’années de travail (depuis 2012) et de 3 milliards de dollars (oui, ce que coûtait Beats à l’époque, par exemple).

Vous devez d’abord comprendre en définissant un TFLOP. C’est l’acronyme de Teraflops, qui est l’unité qui s’est imposée au fil des années pour définir et pouvoir acheter la capacité de traitement graphique d’une machine. 1 TFLOP équivaut à lui seul à 1 billion (1 000 000 000 000, ou des milliards, bien sûr sur une longue échelle numérique) d’opérations par seconde. Ainsi que, selon Nvidia, sa nouvelle carte graphique est capable d’atteindre jusqu’à 120 TFLOP Tensor.

L’intelligence artificielle est le moteur des plus grandes avancées technologiques de l’histoire humaine

Ne pas entrer dans la bataille de l’intelligence artificielle, c’est être laissé pour compte. Tout le monde, pas seulement Google et Amazon, a des projets en tête autour de lui. Adobe, par exemple, veut une IA pour programmer; une entreprise de Singapour, pour qu’il n’y ait plus de vidéos violentes sur Facebook; et donc une longue ettera d’entreprises qui sont derrière cette nouvelle technologie qui, sans aucun doute, est en train de changer le secteur.

Ne pas monter dans la voiture, c’est rester dehors

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On peut dire ça c’est Nvidia lui-même qui a déclenché la guerre des puces AI. Cependant, ce n’est pas le seul à y travailler: Google (a déjà révélé sa propre puce, qu’il a appelée Tensor Processing Unit), Intel, Groq (une société formée par d’anciens ingénieurs de Google) et Wave Computing ont également des gros .

Bien sûr Nous ne parlons pas de puces destinées à un usage domestique, mais de puces destinées aux entreprises qui gèrent des services dans le cloud. Par exemple, dans le cas deapprentissage automatique Depuis Amazon Echo, ce n’est pas l’assistant lui-même qui traite toutes les données, mais c’est la tâche des services cloud de l’entreprise.

Autrement dit, le GPU NvidiaTesla V100 et la société sont destinés à ce type de tâche. De plus, son prix élevé exclut totalement son utilisation pour la maison:une équipe avec 8 de ces cartes incorporées dans un DGX-1 coûtera 149 mille dollars.