Le GPU — unité de traitement graphique — a été conçu à l’origine pour le rendu d’images et de vidéos. Aujourd’hui, les GPU sont largement utilisés pour des tâches bien au-delà des graphiques, notamment le calcul scientifique, le traitement des données et l’entraînement de l’IA.
Ce que fait un GPU
Un GPU est conçu pour le traitement parallèle. Là où un processeur a un petit nombre de cœurs puissants optimisés pour les tâches séquentielles, un GPU a des milliers de cœurs plus petits conçus pour effectuer de nombreux calculs simples simultanément.
Processeur vs GPU — forces différentes
- Processeur — peu de cœurs puissants, optimisé pour la logique séquentielle complexe
- GPU — des milliers de cœurs plus petits, optimisé pour l’arithmétique parallèle, les graphiques et les charges de travail IA
GPU et IA
L’entraînement d’un modèle d’IA implique d’effectuer un nombre énorme d’opérations mathématiques sur de grands ensembles de données. Ces opérations sont hautement parallélisables, ce qui rend les GPU bien adaptés à cette tâche. L’inférence bénéficie également de l’accélération GPU.
Plusieurs fabricants produisent des GPU utilisés dans le travail avec les données et l’IA. Le principe sous-jacent — traitement parallèle des opérations matricielles — s’applique quel que soit le fabricant.
Mémoire GPU
Les GPU ont leur propre mémoire dédiée, séparée de la RAM système. Pour les charges de travail IA, la quantité de mémoire GPU limite la taille des modèles pouvant être chargés.
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