Dans ce cours sur le NLP Cloud, nous expliquons pourquoi un matériel spécifique est souvent nécessaire pour accélérer le traitement des charges de travail d'apprentissage automatique. Nous passons également en revue les meilleurs accélérateurs disponibles sur le marché en 2023 : GPU, TPU, IPU, Inferentia, Habana Gaudi...
Voici la structure du cours :
Bonjour à tous, je suis Julien Salinas de NLP Cloud.
Dans ce cours, nous allons voir quels types d'accélérateurs matériels nous pouvons utiliser aujourd'hui pour accélérer nos charges de travail d'inférence.
Pour comprendre l'accélération matérielle, il est important de rappeler que les applications d'IA sont aujourd'hui principalement basées sur des réseaux neuronaux, également connus sous le nom d'apprentissage profond.
La multiplication matricielle est une opération essentielle pour les réseaux neuronaux car elle leur permet d'apprendre des données complexes et des représentations complexes de ces données.
Dans un réseau neuronal, les données d'entrée sont représentées par une matrice et les poids des connexions entre les neurones sont également représentés par une matrice.
Lorsque ces deux matrices sont multipliées, on obtient une nouvelle matrice qui représente la sortie des neurones.
Ce processus est répété à travers plusieurs couches de neurones, ce qui permet au réseau d'apprendre des caractéristiques de plus en plus abstraites et complexes des données d'entrée.
Les matrices sont des composants essentiels des modèles d'IA, il est donc important d'utiliser un matériel qui soit très performant pour effectuer des opérations sur les matrices.
Un autre aspect important est celui des nombres à virgule flottante.
Les points flottants sont importants dans les réseaux neuronaux car ils permettent de représenter des valeurs fractionnaires.
Comme nous venons de le dire, les réseaux neuronaux impliquent de grandes matrices avec de nombreuses entrées.
L'utilisation de valeurs entières uniquement entraînerait rapidement des erreurs de dépassement de capacité.
En utilisant des valeurs à virgule flottante, les réseaux neuronaux peuvent représenter des valeurs avec de nombreuses décimales, ce qui permet d'effectuer des calculs plus précis et d'obtenir des résultats plus exacts.
En résumé, pour traiter efficacement les charges de travail, les charges d'IA, nous avons besoin d'un matériel capable de traiter les multiplications de matrices et les calculs en virgule flottante.
Les deux principales options que vous pouvez envisager aujourd'hui pour vos charges de travail d'apprentissage automatique sont les CPU et les GPU.
L'unité centrale de traitement (UC) est un processeur à usage général qui gère un large éventail de tâches dans un système informatique, notamment l'exécution d'applications, la gestion du système d'exploitation et l'exécution de calculs mathématiques.
Les unités centrales de traitement sont conçues pour être polyvalentes et peuvent gérer de nombreux types de tâches, mais elles ne sont pas optimisées pour un type de charge de travail spécifique.
Un GPU (Graphic Processing Unit) est un processeur spécialisé conçu pour gérer des charges de travail complexes et parallèles telles que le rendu graphique et l'apprentissage automatique.
Les GPU possèdent des milliers de petits cœurs qui travaillent ensemble pour traiter de grandes quantités de données à la fois, ce qui les rend beaucoup plus rapides que les CPU pour certains types de charges de travail.
Les opérations matricielles peuvent être facilement parallélisées sur plusieurs petits cœurs, c'est pourquoi les GPU excellent dans ce domaine.
En outre, les GPU possèdent généralement beaucoup plus d'unités à virgule flottante que les CPU, ce qui leur permet d'effectuer des opérations à virgule flottante beaucoup plus rapidement.
Vous savez maintenant pourquoi un processeur n'est souvent pas suffisant pour les charges de travail d'IA d'aujourd'hui, et pourquoi un matériel spécifique est souvent très important.
Voyons maintenant les choix qui s'offrent à vous en matière d'accélérateurs matériels spécifiques.
Les GPU NVIDIA constituent un outil puissant pour le traitement graphique et offrent une gamme de fonctionnalités qui les rendent idéaux pour les jeux, l'apprentissage automatique, l'édition vidéo et les applications de conception et d'ingénierie.
En tant qu'ingénieur en logiciel d'IA, il ne fait aucun doute que vous devrez jouer avec les GPU de NVIDIA, qui occupent aujourd'hui une position centrale sur le marché des GPU.
Les cartes les plus puissantes pour l'IA en 2023 sont l'A100 et la H100.
AMD propose également une large gamme de GPU, y compris pour l'apprentissage automatique.
Leur gamme de produits RockM est intéressante et je vous encourage à la consulter.
Google construit également ses propres puces d'IA, appelées TPU (TensorFlow Processing Unit).
Elle utilise ces puces en interne, mais les propose également dans son offre Google Cloud.
Il n'est toutefois pas possible d'acheter une TPU pour soi-même.
Le fonctionnement des TPU est légèrement différent de celui des GPU, mais ce sujet fera l'objet d'une autre vidéo dédiée.
Graphcore est une société basée au Royaume-Uni qui fabrique un matériel d'IA spécifique appelé IPU, équivalent aux TPU de Google.
Vous pouvez acheter des IPU ou les utiliser dans le nuage par l'intermédiaire de l'un de leurs partenaires.
AWS construit ses propres puces d'intelligence artificielle.
Ils disposent d'une puce dédiée à l'inférence, appelée Inferentia, et d'une autre dédiée à la formation, appelée Tranium.
Ces puces sont relativement bon marché.
Vous ne pouvez pas acheter ces puces pour vous-même, mais vous pouvez les utiliser sur AWS EC2, ou Sage Maker.
Intel a également construit sa propre puce d'IA, appelée Habana Gaudi, qui est une alternative très puissante mais très coûteuse.
Les accélérateurs matériels sont puissants, mais aussi très coûteux et difficiles à acheter en raison d'une pénurie mondiale de semi-conducteurs.
C'est pourquoi il est judicieux de travailler à l'optimisation de votre charge de travail d'IA autant que possible afin qu'elle puisse fonctionner sur du matériel plus petit.
Les CPU peuvent même être une option décente pour de nombreuses charges de travail d'apprentissage automatique dans de nombreuses situations.
Comme vous pouvez le constater actuellement, en 2023, NVIDIA est la solution de facto lorsqu'il s'agit de l'accélération matérielle dans l'IA et l'apprentissage automatique.
Mais il est intéressant de noter que des alternatives apparaissent.
Ainsi, dans quelques années, pour vos prochains projets d'IA, vous utiliserez peut-être d'autres types d'accélérateurs.
J'espère que ce cours vous a été utile et je vous souhaite une bonne journée.