Meilleurs processeurs pour le traitement tensoriel : cas d’utilisation, fournisseurs et options de niche dévoilés

Le traitement tensoriel joue un rôle crucial dans le fonctionnement des applications modernes d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (AA). Le choix du processeur adéquat peut avoir un impact considérable sur la vitesse et la précision des calculs tensoriels, fondamentaux pour les modèles d'apprentissage profond. Cet article examine les processeurs les plus performants et les plus précis pour les opérations tensorielles, présente des processeurs de niche moins connus et explique l'importance du traitement tensoriel. Il détaille également des cas d'utilisation spécifiques où différents processeurs excellent, ainsi que les fournisseurs qui les proposent.

Qu’est-ce que le traitement tensoriel et pourquoi est-il important ?

Les tenseurs sont des tableaux multidimensionnels qui représentent les données dans les modèles d'IA. Le traitement tensoriel consiste à effectuer des opérations mathématiques sur ces tableaux, telles que des multiplications matricielles, qui constituent la base des réseaux de neurones. Un traitement tensoriel efficace permet un entraînement et une inférence plus rapides des modèles d'IA, ce qui se traduit par de meilleures performances dans des applications comme la reconnaissance d'images, le traitement automatique du langage naturel et la conduite autonome.

Le traitement tensoriel est important car :

• Il accélère les charges de travail de l'IA, réduisant ainsi le temps et la consommation d'énergie.

• Il améliore la précision du modèle en permettant des calculs plus complexes.

• Il prend en charge les applications d'IA en temps réel où la vitesse est essentielle.

  
  

Les processeurs conçus spécifiquement pour les opérations tensorielles peuvent surpasser les processeurs à usage général de plusieurs ordres de grandeur en termes de vitesse et d'efficacité.

Principaux processeurs pour le traitement tensoriel

1. Unités de traitement graphique (GPU)

Cas d'utilisation : Entraînement de modèles d'apprentissage profond à grande échelle, vision par ordinateur, traitement du langage naturel, apprentissage par renforcement.

Fournisseurs et processeurs :

• NVIDIA : Les GPU NVIDIA A100 et Blackwell sont des références du secteur. Ils intègrent des cœurs Tensor optimisés pour les calculs matriciels en précision mixte, offrant un débit élevé pour l’entraînement et l’inférence.

• AMD : Le GPU AMD MI350X offre des performances tensorielles compétitives grâce à son architecture CDNA 2, axées sur les charges de travail HPC et IA.

  
  

Points forts : Les GPU excellent dans le traitement parallèle, ce qui les rend idéaux pour l’entraînement de grands lots de données et les architectures de modèles complexes. Leur large adoption garantit un solide écosystème logiciel.

2. Unités de traitement tensoriel (TPU)

Cas d'utilisation : Entraînement et inférence de l'IA à grande échelle, notamment dans les environnements cloud.

Fournisseurs et processeurs :

• Google : Les TPU de Google, comme la TPU v5, sont des ASIC personnalisés conçus spécifiquement pour les opérations sur les tenseurs. Ils offrent un débit élevé et une grande efficacité énergétique, et alimentent les services d'IA de Google. Ils sont disponibles via Google Cloud.

  
  

Points forts : Les TPU offrent d’excellentes performances par watt et sont étroitement intégrés à TensorFlow, ce qui en fait un choix de premier ordre pour les flux de travail d’IA centrés sur Google.

3. Réseaux de portes programmables sur site (FPGA)

Cas d'utilisation : inférence IA à faible latence, informatique de périphérie, charges de travail IA personnalisées.

Fournisseurs et processeurs :

• Xilinx (AMD) : La série Versal AI Core combine un matériel adaptable avec des moteurs d'IA optimisés pour les mathématiques tensorielles.

• Intel : Les FPGA Agilex d'Intel offrent une accélération flexible pour les tâches d'inférence IA.

  
  

Points forts : Les FPGA offrent une accélération matérielle personnalisable, permettant aux développeurs d’adapter les pipelines de traitement tensoriel à des applications spécifiques, notamment lorsque la latence et l’efficacité énergétique sont essentielles.

4. Unités centrales de traitement (CPU) avec extensions d'IA

Cas d'utilisation : charges de travail d'IA à usage général, entraînement à petite échelle et inférence.

Fournisseurs et processeurs :

• Intel : Les processeurs Xeon dotés de la technologie DL Boost accélèrent les opérations tensorielles grâce aux instructions de réseau neuronal vectoriel (VNNI).

• AMD : Les processeurs EPYC prennent en charge les charges de travail d’IA avec un nombre élevé de cœurs et les extensions AVX-512.

  
  

Points forts : Les processeurs restent polyvalents et sont souvent utilisés pour des charges de travail d’IA qui ne nécessitent pas un parallélisme massif ou lorsqu’une intégration avec d’autres tâches est nécessaire.

Processeurs de niche pour le traitement tensoriel

Au-delà des options courantes, plusieurs processeurs de niche offrent des avantages uniques pour les charges de travail tensorielles, mais bénéficient de moins de publicité.

1. Graphcore IPU (Unité de traitement intelligent)

Cas d'utilisation : apprentissage automatique basé sur les graphes, opérations sur les tenseurs épars, modèles d'IA axés sur la recherche.

Fournisseur : Graphcore

Détails : Les IPU sont conçues pour gérer un parallélisme à grain fin et des structures de données irrégulières, ce qui les rend adaptées aux modèles qui ne s’intègrent pas bien aux architectures GPU ou TPU traditionnelles.

2. Moteur à l'échelle de la plaquette Cerebras

Cas d'utilisation : Entraînement massif de modèles d'IA, opérations tensorielles à haut débit.

Fournisseur : Cerebras Systems

Détails : Le Wafer-Scale Engine est la plus grande puce jamais conçue, intégrant des centaines de milliers de cœurs optimisés pour le calcul tensoriel. Elle s’adresse aux laboratoires de recherche et aux entreprises exigeant une puissance de calcul extrême.

3. Échelle de données SambaNova

Cas d'utilisation : charges de travail d'IA d'entreprise, inférence en temps réel et formation.

Fournisseur : SambaNova Systems

Détails : L’architecture de flux de données reconfigurable de SambaNova accélère les opérations sur les tenseurs avec une grande efficacité, en mettant l’accent sur la facilité de déploiement dans les centres de données.

Cas d'utilisation spécifiques des tenseurs et points forts des processeurs

Entraînement des réseaux neuronaux profonds

• Meilleurs processeurs : GPU NVIDIA A100/Blackwell, Google TPU v5, Cerebras Wafer-Scale Engine.

• Pourquoi : Ces processeurs offrent un parallélisme massif et un débit élevé, réduisant le temps d’entraînement de plusieurs semaines à quelques jours ou heures.

  
  

Inférence en temps réel à la périphérie

• Meilleurs processeurs : FPGA Xilinx Versal, FPGA Intel Agilex, série NVIDIA Jetson.

• Pourquoi : Une faible latence et une efficacité énergétique optimale sont essentielles pour les dispositifs périphériques tels que les drones, les robots et les capteurs IoT.

  
  

Traitement automatique du langage naturel (TALN)

• Meilleurs processeurs : GPU NVIDIA avec cœurs Tensor, TPU Google, IPU Graphcore.

• Pourquoi : les modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) nécessitent la gestion de longues séquences et de données éparses, ce que ces processeurs gèrent efficacement.

  
  

Vision par ordinateur

• Meilleurs processeurs : GPU NVIDIA, AMD MI350X, Intel Xeon avec DL Boost.

• Pourquoi : Le débit élevé pour les opérations de convolution et le traitement des données d'image rend ces processeurs adaptés aux tâches de vision.

  
  

Calcul scientifique et IA HPC

• Meilleurs processeurs : AMD MI350X, Intel Xeon, Cerebras Wafer-Scale Engine.

• Pourquoi : Ces processeurs combinent le traitement tensoriel avec les capacités HPC traditionnelles pour les simulations et la recherche axée sur l’IA.

  
  

Résumé des fournisseurs et de leurs processeurs Tensor

Fournisseur	Processeur(s)	Focus sur les cas d'utilisation
NVIDIA	A100, H100, Jetson, Blackwell	Formation, inférence, IA embarquée
Google	TPU v5	Entraînement et inférence de l'IA dans le cloud
AMD	MI350X, EPYC	HPC IA, charges de travail d'IA générales
Intel	Xeon avec DL Boost, Agilex	IA générale, inférence, calcul haute performance
Xilinx (AMD)	Noyau d'IA polyvalent	IA embarquée, inférence à faible latence
Graphcore	PUI	Recherche en IA, modèles de tenseurs creux
Systèmes Cerebras	Moteur à l'échelle de la plaquette	Formation massive en IA
SambaNova	Échelle de données	IA d'entreprise

Le traitement tensoriel est un domaine spécialisé en pleine expansion. Si les processeurs grand public comme les GPU et les TPU dominent de nombreuses charges de travail en IA, des solutions de niche telles que les IPU et les processeurs à l'échelle de la plaquette offrent des avantages uniques pour des tâches spécifiques. Comprendre les points forts de chaque type de processeur permet aux développeurs et aux organisations de choisir le matériel le plus adapté à leurs projets d'IA, en optimisant le rapport vitesse/précision, consommation d'énergie et coût.