Comparaison du processeur Tensor de Google (TPU) avec Nvidia, AMD Instinct MI, et Amazon Tranium et Inferentia pour l'entraînement et l'inférence en IA

Les charges de travail en intelligence artificielle exigent des processeurs puissants, conçus pour gérer efficacement des calculs complexes. Lors du choix du matériel pour l'entraînement et l'inférence en IA, il est crucial de comprendre les points forts et les fonctionnalités spécifiques de chaque processeur. Cet article compare le processeur Tensor de Google, les GPU Nvidia, la gamme Instinct MI d'AMD et les puces Tranium et Inferentia d'Amazon. Il met en lumière leurs principales caractéristiques, leurs cas d'utilisation optimaux et leur disponibilité afin de vous aider à choisir la solution la plus adaptée à vos projets d'IA.

Présentation du processeur Tensor de Google

L'unité de traitement tensoriel (TPU) de Google est un circuit intégré spécifique (ASIC) conçu sur mesure pour les charges de travail d'apprentissage automatique. Elle vise à accélérer l'entraînement et l'inférence des réseaux neuronaux avec une grande efficacité.

Caractéristiques principales

• Unités de multiplication matricielle optimisées pour les opérations tensorielles à grande échelle.

• Prise en charge de la précision bfloat16 , équilibrant vitesse et exactitude.

• Intégration avec TensorFlow pour une compatibilité logicielle optimale.

• Débit élevé pour les tâches d'entraînement et d'inférence.

• Conçu pour s'adapter à plusieurs dispositifs TPU dans les centres de données.

  
  

Fonctions spécialisées

Google TPU excelle dans les multiplications matricielles, qui sont au cœur des modèles d'apprentissage profond. Son architecture minimise la latence et maximise le débit pour des modèles tels que les transformateurs et les réseaux de neurones convolutifs.

Meilleurs cas d'utilisation

• Formation à grande échelle en IA dans des environnements cloud.

• Inférence en temps réel pour les services Google tels que la Recherche et la Traduction.

• Projets de recherche nécessitant une expérimentation rapide avec TensorFlow.

  
  

Disponibilité

Google TPU est principalement disponible via Google Cloud Platform, ce qui le rend accessible aux entreprises et aux développeurs via les services cloud. Le matériel TPU physique n'est pas vendu pour une utilisation sur site.

GPU Nvidia pour l'IA

Nvidia est un leader dans le domaine du matériel d'IA avec sa gamme de GPU, notamment les modèles A100 et H100 conçus pour les charges de travail d'IA.

Caractéristiques principales

• Parallélisme massif grâce à des milliers de cœurs CUDA.

• Prise en charge de la précision mixte (FP16, INT8) pour accélérer l'entraînement et l'inférence.

• Cœurs Tensor spécialisés pour les opérations matricielles d'apprentissage profond.

• Vaste écosystème logiciel comprenant CUDA, cuDNN et TensorRT.

• Flexibilité pour gérer des charges de travail diverses au-delà de l'IA.

  
  

Fonctions spécialisées

Les GPU Nvidia offrent une grande polyvalence, prenant en charge non seulement l'IA, mais aussi les tâches graphiques et de calcul haute performance. Les cœurs Tensor améliorent les performances pour les calculs matriciels essentiels aux réseaux neuronaux.

Meilleurs cas d'utilisation

• Recherche et développement en IA nécessitant du matériel flexible.

• Entraînement de grands modèles avec une précision variable.

• Inférence dans les périphériques et les centres de données.

• Charges de travail combinant l'IA avec la visualisation ou la simulation.

  
  

Disponibilité

Les GPU Nvidia sont largement disponibles auprès des fournisseurs de services cloud, des fabricants d'équipement d'origine (OEM) et des revendeurs. Ils sont fréquemment utilisés pour les déploiements d'IA, aussi bien dans le cloud que sur site.

Série AMD Instinct MI

Les GPU Instinct MI d'AMD ciblent les charges de travail de calcul haute performance et d'IA en mettant l'accent sur les normes ouvertes.

Caractéristiques principales

• Débit de calcul élevé grâce à l'architecture CDNA.

• Prise en charge des précisions FP16, BFLOAT16 et INT8.

• Plateforme logicielle ROCm pour l'IA et le HPC.

• Grande bande passante mémoire pour les tâches nécessitant un traitement intensif des données.

• Conception écoénergétique pour une utilisation en centre de données.

  
  

Fonctions spécialisées

Les GPU Instinct MI privilégient la compatibilité avec les logiciels libres et l'efficacité énergétique. Ils prennent en charge différents niveaux de précision pour l'IA et sont optimisés pour la convergence du calcul haute performance et de l'IA.

Meilleurs cas d'utilisation

• Formation à l'IA dans des environnements privilégiant les outils open source.

• Calcul scientifique combiné aux charges de travail d'IA.

• Organisations recherchant des alternatives à Nvidia avec une prise en charge Linux robuste.

  
  

Disponibilité

Les GPU AMD Instinct MI sont disponibles auprès de certains fabricants d'équipement d'origine (OEM) et fournisseurs de services cloud, mais leur part de marché est plus faible que celle de Nvidia.

Amazon Tranium et Inferentia

Amazon a développé deux puces personnalisées pour accélérer les charges de travail d'IA sur AWS : Tranium pour l'entraînement et Inferentia pour l'inférence.

Caractéristiques principales de Tranium

• Conçu pour l'entraînement à haut débit des modèles d'apprentissage profond.

• Prend en charge une précision mixte pour équilibrer vitesse et précision.

• Intégré étroitement à l'infrastructure AWS.

  
  

Caractéristiques clés de l'inférence

• Optimisé pour une inférence à faible latence et à haut débit.

• Prend en charge les frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch et MXNet.

• Inférence rentable à grande échelle.

  
  

Fonctions spécialisées

Tranium se concentre sur l'accélération des tâches d'entraînement sur AWS, tandis qu'Inferentia cible les charges de travail d'inférence avec une faible latence et une rentabilité optimale.

Meilleurs cas d'utilisation

• Les entreprises utilisent AWS pour l'entraînement et l'inférence de l'IA.

• Charges de travail d'inférence sensibles aux coûts nécessitant une évolutivité.

• Applications étroitement intégrées aux services AWS.

  
  

Disponibilité

Ces deux puces sont disponibles exclusivement via les services cloud AWS, et non en tant que matériel autonome.

Comparaison des processeurs côte à côte

Fonctionnalité	Google TPU	GPU Nvidia	AMD Instinct MI	Amazon Tranium/Inferentia
Architecture	Circuit intégré spécifique (ASIC) personnalisé pour l'apprentissage automatique	GPU avec cœurs Tensor	GPU avec architecture CDNA	ASIC personnalisés pour AWS IA
Support de précision	bfloat16, FP32	FP16, INT8, FP32	FP16, bfloat16, INT8	précision mixte
Écosystème logiciel	Optimisé pour TensorFlow	CUDA, TensorRT, large	ROCm, axé sur l'open source	Prise en charge des frameworks AWS
Idéal pour	Entraînement et inférence à grande échelle	Charges de travail flexibles en IA et HPC	IA et HPC open source	Charges de travail d'IA dans le cloud AWS
Disponibilité	Google Cloud uniquement	Largement disponible	Sélection de fournisseurs OEM et de cloud	cloud AWS uniquement

Choisir le bon processeur

• Google TPU convient aux organisations ayant investi massivement dans TensorFlow et les projets d'IA basés sur le cloud nécessitant un entraînement et une inférence rapides.

• Les GPU Nvidia offrent la plus grande flexibilité et l'écosystème le plus étendu, idéaux pour diverses charges de travail d'IA et les cas d'utilisation mixtes.

• AMD Instinct MI séduit les utilisateurs qui privilégient les logiciels libres et le matériel écoénergétique pour l'IA et le HPC.

• Amazon Tranium et Inferentia sont parfaitement adaptés aux utilisateurs d'AWS qui souhaitent une accélération IA intégrée et économique sans avoir à gérer le matériel.

  
  

Chaque processeur possède des atouts uniques. Votre choix dépendra de votre environnement logiciel, de votre budget, de vos préférences de déploiement et du type de charge de travail.

Réflexions finales

Le choix du processeur d'IA adapté a un impact sur les performances, le coût et la vitesse de développement. Google TPU offre une accélération puissante et optimisée pour TensorFlow, mais son utilisation est limitée à Google Cloud. Les GPU Nvidia restent l'option la plus polyvalente grâce à une large compatibilité logicielle et une grande disponibilité. AMD Instinct MI constitue une alternative intéressante pour les utilisateurs de logiciels libres et de calcul haute performance. Amazon Tranium et Inferentia proposent des solutions cloud natives spécialisées pour les clients AWS.