Formation vs. Inférence : les deux faces de la pièce de l’IA
Pour comprendre l’importance de l’inférence, il est essentiel de la différencier de son homologue : la formation. Les modèles d’IA, moteurs des applications intelligentes, passent par deux phases distinctes.
Formation (Training): Il s’agit de la phase gourmande en calculs où le modèle d’IA apprend à partir d’ensembles de données massifs. Imaginez que le modèle fréquente l’école, absorbant de grandes quantités d’informations pour développer son intelligence. Cette phase nécessite une puissance de traitement immense, et les GPU (Graphics Processing Units) de Nvidia ont historiquement excellé dans ce domaine, offrant les capacités de traitement parallèle nécessaires pour gérer les calculs complexes impliqués dans la formation.
Inférence (Inference): Une fois le modèle formé, il est prêt à être déployé et mis au travail. C’est là qu’intervient l’inférence. L’inférence est le processus d’utilisation du modèle formé pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur la base de nouvelles données. C’est comme si le modèle obtenait son diplôme et appliquait ses connaissances dans le monde réel. Bien que moins exigeante en calcul que la formation, l’inférence nécessite de la vitesse, de l’efficacité et, souvent, une faible consommation d’énergie.
La distinction est essentielle car les exigences matérielles pour la formation et l’inférence diffèrent considérablement. Alors que les GPU de Nvidia ont dominé le marché de la formation, le marché de l’inférence présente un paysage plus diversifié et plus concurrentiel.
Pourquoi l’inférence prend de l’ampleur
Plusieurs facteurs contribuent à l’importance croissante de l’inférence sur le marché des puces d’IA :
La prolifération des applications d’IA : L’IA n’est plus confinée aux laboratoires de recherche et aux géants de la technologie. Elle imprègne rapidement tous les aspects de notre vie, des smartphones et maisons intelligentes aux véhicules autonomes et aux diagnostics médicaux. Ce déploiement généralisé signifie que l’inférence, le processus d’utilisation effective des modèles d’IA, se produit à une échelle sans précédent.
Edge Computing : L’essor de l’edge computing est un autre moteur majeur. L’edge computing consiste à traiter les données plus près de la source, plutôt que de les envoyer à des serveurs cloud centralisés. Ceci est crucial pour les applications nécessitant des réponses en temps réel, telles que les voitures autonomes ou l’automatisation industrielle. Les appareils en périphérie (edge devices), fonctionnant souvent dans des environnements à faible consommation d’énergie, ont besoin de puces optimisées pour une inférence efficace et à faible consommation.
Optimisation des coûts : Alors que la formation d’un modèle d’IA est un coût unique (ou peu fréquent), l’inférence est une dépense opérationnelle continue. À mesure que les déploiements d’IA augmentent, le coût de l’inférence peut devenir substantiel. Cela stimule la demande de puces capables d’effectuer l’inférence plus efficacement, réduisant ainsi la consommation d’énergie et les coûts opérationnels globaux.
Exigences de latence : De nombreuses applications d’IA, en particulier celles impliquant des interactions en temps réel, exigent une faible latence. Cela signifie que le temps nécessaire au modèle d’IA pour traiter les données et générer une réponse doit être minimal. Les puces optimisées pour l’inférence sont conçues pour minimiser cette latence, permettant des expériences d’IA plus rapides et plus réactives.
La maturation des modèles d’IA : À mesure que les modèles d’IA deviennent plus sophistiqués et spécialisés, le besoin de matériel d’inférence optimisé augmente. Les GPU polyvalents, bien qu’excellents pour la formation, ne sont peut-être pas la solution la plus efficace pour exécuter des modèles d’IA spécifiques et hautement optimisés.
Les challengers émergent : un paysage en diversification
L’importance croissante de l’inférence attire une vague de concurrents désireux de remettre en question la domination de Nvidia. Ces entreprises emploient diverses stratégies et technologies pour s’implanter sur ce marché en plein essor :
Startups avec des architectures spécialisées : De nombreuses startups développent des puces spécifiquement conçues pour l’inférence. Ces puces présentent souvent de nouvelles architectures optimisées pour des charges de travail d’IA spécifiques, telles que le traitement du langage naturel ou la vision par ordinateur. Des exemples incluent des entreprises comme Graphcore, Cerebras Systems et SambaNova Systems. Ces entreprises misent sur l’idée que le matériel spécialisé peut surpasser les GPU polyvalents dans des tâches d’inférence spécifiques.
Solutions basées sur FPGA : Les FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) offrent une alternative flexible aux GPU et ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) traditionnels. Les FPGA peuvent être reprogrammés après fabrication, ce qui leur permet de s’adapter à différents modèles et algorithmes d’IA. Des entreprises comme Xilinx (maintenant partie d’AMD) et Intel tirent parti des FPGA pour fournir des solutions d’inférence adaptables et efficaces.
Développement d’ASIC : Les ASIC sont des puces conçues sur mesure pour un usage spécifique. Dans le contexte de l’IA, les ASIC peuvent être conçus pour offrir des performances et une efficacité maximales pour des charges de travail d’inférence spécifiques. Le Tensor Processing Unit (TPU) de Google, largement utilisé dans ses propres centres de données, est un excellent exemple d’ASIC conçu à la fois pour la formation et l’inférence. D’autres entreprises poursuivent également le développement d’ASIC pour acquérir un avantage concurrentiel sur le marché de l’inférence.
Les fabricants de puces établis élargissent leurs offres d’IA : Les fabricants de puces traditionnels, tels qu’Intel, AMD et Qualcomm, ne restent pas les bras croisés. Ils élargissent activement leurs portefeuilles de produits pour inclure des puces optimisées pour l’inférence d’IA. Intel, par exemple, tire parti de son expertise en matière de CPU et acquiert des entreprises spécialisées dans les accélérateurs d’IA pour renforcer sa position. L’acquisition de Xilinx par AMD lui fournit une solide plateforme basée sur FPGA pour l’inférence. Qualcomm, un leader des processeurs mobiles, intègre des capacités d’accélération de l’IA dans ses puces pour alimenter les applications d’IA sur les smartphones et autres appareils en périphérie.
Les fournisseurs de cloud conçoivent leurs propres puces : Les principaux fournisseurs de cloud, comme Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud, conçoivent de plus en plus leurs propres puces personnalisées pour les charges de travail d’IA, y compris l’inférence. La puce Inferentia d’AWS, par exemple, est spécifiquement conçue pour accélérer l’inférence dans le cloud. Cette tendance permet aux fournisseurs de cloud d’optimiser leur infrastructure pour leurs besoins spécifiques et de réduire leur dépendance vis-à-vis des fournisseurs de puces externes.
La bataille pour la domination de l’inférence : considérations clés
La concurrence sur le marché de l’inférence de l’IA ne se limite pas à la puissance de traitement brute. Plusieurs autres facteurs sont cruciaux pour déterminer le succès :
Écosystème logiciel : Un écosystème logiciel solide est essentiel pour attirer les développeurs et faciliter le déploiement de modèles d’IA sur une puce particulière. La plateforme CUDA de Nvidia, une plateforme de calcul parallèle et un modèle de programmation, a été un avantage majeur sur le marché de la formation. Les concurrents travaillent d’arrache-pied pour développer des outils logiciels et des bibliothèques robustes pour prendre en charge leur matériel.
Efficacité énergétique : Comme mentionné précédemment, l’efficacité énergétique est essentielle pour de nombreuses applications d’inférence, en particulier celles en périphérie. Les puces capables de fournir des performances élevées par watt auront un avantage significatif.
Coût : Le coût des puces d’inférence est une considération majeure, en particulier pour les déploiements à grande échelle. Les entreprises qui peuvent offrir des prix compétitifs tout en maintenant les performances seront bien placées.
Évolutivité : La capacité à mettre à l’échelle les déploiements d’inférence de manière efficace est cruciale. Cela implique non seulement les performances des puces individuelles, mais également la capacité de connecter et de gérer plusieurs puces dans un cluster.
Flexibilité et programmabilité : Alors que les ASIC offrent des performances élevées pour des charges de travail spécifiques, ils manquent de la flexibilité des GPU et des FPGA. La capacité de s’adapter à l’évolution des modèles et algorithmes d’IA est une considération clé pour de nombreux utilisateurs.
Sécurité: Avec l’utilisation croissante de l’IA dans des applications sensibles, telles que la santé et la finance, la sécurité devient primordiale.
L’avenir de l’inférence : un paysage aux multiples facettes
Le marché de l’inférence est prêt pour une croissance et une diversification significatives. Il est peu probable qu’une seule entreprise domine comme Nvidia l’a fait dans l’espace de la formation. Au lieu de cela, nous verrons probablement un paysage aux multiples facettes avec différentes architectures de puces et différents fournisseurs répondant à des besoins et des applications spécifiques.
La concurrence sera féroce, stimulant l’innovation et repoussant les limites de ce qui est possible avec l’IA. Cela profitera finalement aux utilisateurs, conduisant à des solutions d’IA plus rapides, plus efficaces et plus abordables. L’essor de l’inférence ne consiste pas seulement à remettre en question la domination de Nvidia ; il s’agit de libérer le plein potentiel de l’IA et de la rendre accessible à un plus large éventail d’applications et d’industries. Les années à venir seront une période déterminante pour ce segment critique du marché des puces d’IA, façonnant l’avenir de la manière dont l’IA est déployée et utilisée à travers le monde.