{"id":1731376,"date":"2025-11-06T16:31:33","date_gmt":"2025-11-06T13:31:33","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/lindustrie-sest-obsessionnee-par-lentrainement-des-modeles-dia-pendant-que-google-preparait-son-coup-de-maitre-des-puces-pour-linference\/"},"modified":"2025-11-06T16:31:38","modified_gmt":"2025-11-06T13:31:38","slug":"lindustrie-sest-obsessionnee-par-lentrainement-des-modeles-dia-pendant-que-google-preparait-son-coup-de-maitre-des-puces-pour-linference","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/lindustrie-sest-obsessionnee-par-lentrainement-des-modeles-dia-pendant-que-google-preparait-son-coup-de-maitre-des-puces-pour-linference\/","title":{"rendered":"L’industrie s’est obsessionn\u00e9e par l’entra\u00eenement des mod\u00e8les d’IA, pendant que Google pr\u00e9parait son coup de ma\u00eetre : des puces pour l’inf\u00e9rence."},"content":{"rendered":"\n
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Les Nouveaux Chips Ironwood de Google : Un Virage vers l\u2019Inference<\/h2>\n

Au cours des derni\u00e8res ann\u00e9es, l’accent principal \u00e9tait mis sur l’entra\u00eenement de mod\u00e8les d’intelligence artificielle (IA) pour les perfectionner. Cependant, avec la maturation des technologies et une diminution des am\u00e9liorations de performance via l’entra\u00eenement, l’inf\u00e9rence est devenue le sujet central. Il s’agit, par exemple, de s’assurer que les chatbots IA fonctionnent rapidement et efficacement pour les utilisateurs. Google a saisi ce changement et a d\u00e9velopp\u00e9 des chips sp\u00e9cifiquement con\u00e7us pour r\u00e9pondre \u00e0 ces besoins.<\/p>\n

La Famille TPS : Les Ironwood<\/h3>\n

Les nouveaux chips, appel\u00e9s Ironwood<\/strong>, font partie de la c\u00e9l\u00e8bre famille des Tensor Processing Units (TPUs) de Google. Cette entreprise, qui a d\u00e9but\u00e9 son d\u00e9veloppement en 2015 et lanc\u00e9 les premiers mod\u00e8les en 2018, semble r\u00e9colter des fruits int\u00e9ressants. Ces chips promettent non seulement un meilleur rendement, mais ils sont surtout con\u00e7us pour assurer une utilisation plus rapide et efficace des mod\u00e8les d\u2019IA.<\/p>\n

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L’Importance de l’Inference<\/h3>\n

Les TPUv7, qui seront disponibles prochainement, peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour l’entra\u00eenement, mais leur conception est surtout orient\u00e9e vers l\u2019inf\u00e9rence. Il est essentiel de comprendre que l’entra\u00eenement des mod\u00e8les diff\u00e8re de leur ex\u00e9cution pour r\u00e9pondre aux demandes des utilisateurs. C’est ce que Google met en avant avec cette nouvelle gamme de chips.<\/p>\n

Des Performances \u00c9tonnantes<\/h3>\n

Selon Google, les avanc\u00e9es offertes par les Ironwood sont remarquables. Leur rendement est annonc\u00e9 comme \u00e9tant quatre fois sup\u00e9rieur \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration pr\u00e9c\u00e9dente, tant pour l’entra\u00eenement que pour l’inf\u00e9rence. Ils sont pr\u00e9sent\u00e9s comme le “silicium personnalis\u00e9 le plus puissant et le plus efficace sur le plan \u00e9nerg\u00e9tique” \u00e0 ce jour.<\/p>\n

Le Concept de l’AI Hypercomputer<\/h3>\n

Ces chips sont des \u00e9l\u00e9ments essentiels de ce que Google appelle l’AI Hypercomputer<\/strong>, un syst\u00e8me de supercalcul qui pourrait r\u00e9duire les co\u00fbts informatiques de 28 % et offrir un retour sur investissement (ROI) de 353 % en trois ans. Cela signifie qu’utiliser ces chips pourrait multiplier le ROI par quatre dans ce d\u00e9lai.<\/p>\n

Une Interconnexion Impressionnante<\/h3>\n

Les Ironwood permettent de combiner jusqu’\u00e0 9 216 chips en un seul n\u0153ud, ce qui \u00e9limine th\u00e9oriquement les goulets d’\u00e9tranglement associ\u00e9s aux mod\u00e8les les plus exigeants. Ce type de cluster est capable de g\u00e9rer jusqu’\u00e0 1,77 Petabytes de m\u00e9moire HBM, facilitant une communication avec une bande passante de 9,6 Tbps gr\u00e2ce \u00e0 l’Inter-Chip Interconnect (ICI).<\/p>\n

Performance en FLOPS<\/h3>\n

Google affirme qu’un cluster avec ces 9 216 TPUs Ironwood offre jusqu’\u00e0 118 fois plus d\u2019ExaFLOPS FP8 que son meilleur concurrent. Les FLOPS, qui mesurent le nombre d’op\u00e9rations math\u00e9matiques en virgule flottante pouvant \u00eatre r\u00e9alis\u00e9es par seconde, garantissent que les charges de travail de l’IA sont ex\u00e9cut\u00e9es en un temps record.<\/p>\n

La Concurrence face \u00e0 NVIDIA<\/h3>\n

Les nouveaux chips de Google illustrent une volont\u00e9 claire des entreprises d’\u00e9viter une d\u00e9pendance excessive aux tiers. Bien que NVIDIA reste un leader sur le march\u00e9, la mont\u00e9e des alternatives, comme les TPUv7 de Google, pourrait modifier la dynamique actuelle.<\/p>\n

La R\u00e9duction de l\u2019Importance de CUDA dans l\u2019Inference<\/h3>\n

Une fois le mod\u00e8le d’IA form\u00e9, l\u2019inf\u00e9rence suit des r\u00e8gles diff\u00e9rentes de l’entra\u00eenement. Le support CUDA n’est plus aussi crucial. L’inf\u00e9rence se concentre sur la rapidit\u00e9 des r\u00e9ponses, adaptant les mod\u00e8les au mat\u00e9riel utilis\u00e9, ce qui pourrait diminuer la pr\u00e9dominance de NVIDIA face \u00e0 des offres concurrentes comme celle de Google.<\/p>\n<\/div>\n


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