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28 février 2019

Pourquoi l'IA mettra fin à la domination d'Intel sur les processeurs



Les applications d'IA sont fondamentalement différentes des tableurs et des traitements de texte. Les structures de données sont différentes. Les modèles d'E/S sont différents. Les maths sont, typiquement, des nombres entiers de 8 bits. Et les algorithmes supportent la parallélisation massive.

C'est ce que nous avons appris au cours des 7 dernières années, depuis que les principales avancées dans les réseaux neuronaux profonds (Deep learining) ont été publiées. L'IA est encore jeune, et il y a encore beaucoup à découvrir sur la façon de l'appliquer et sur les exigences en matière de calcul qu'elle requiert.

Surtout que l'IA est déjà un sujet en soi, mais elle est habituellement cachée dans les services que nous consommons de Google, Facebook, Microsoft et Apple. Reconnaître des visages sur vos photos. Reconnaitra les mots d'une phrase à l'oral. Identifier un visage. Trouver un itinéraire sur une carte. Traduire automatiquement. Toutes ces fonctions utilisent des formes d'IA pour accomplir leur tâche.

Mais l'IA ne peut pas rester uniquement dans le cloud. Les voitures autonomes nécessitent une IA locale de haute performance par exemple. Et le traitement des données récoltées par les capteurs en bordure de réseau (edge computing) exige pour des raisons économiques à être effectué à l'échelle locale.

Dans les années 90, Steve Jobs considérait les ordinateurs comme des vélos pour l'esprit. Si c'est le cas, l'IA est une fusée pour l'esprit. Et les appareils mobiles en sont la rampe de lancement.

Intel revendique une présence sur moins d'un tiers des 4,4 milliards d'ordinateurs actuellement utilisés, et une présence quasi inexistante dans les smartphones, qui est clairement devenu la plate-forme prédominante. La domination des processeurs d'Intel a donc peut-être déjà pris fin. Mais les choses vont empirer.

Les charges de travail de l'IA sont suffisamment différentes pour qu'une architecture très différente soit nécessaire pour les exécuter efficacement et rapidement. Les systèmes basés sur ARM sont les principales plates-formes vidées pour ce faire et de nombreuses recherches sont en cours pour intégrer les co-processeurs d'IA et les opérations clés d'IA à l'architecture ARM.

Mais même ça n'a pas l'air d'être suffisant. Les chercheurs s'éloignent des GPU hautement parallèles au profit d'un matériel plus efficace. Pourquoi ? A cause de l'efficacité énergétique.

Comme le récent article Deep Neural Network Approximation for Custom Hardware: Where We've Been, Where We're Going le note : "La recherche a montré que les accélérateurs de réseaux neuronaux matériels personnalisés peuvent surpasser leurs équivalents de processeurs à usage général en termes de débit et d'efficacité énergétique. Les accélérateurs adaptés aux applications, lorsqu'ils sont conçus conjointement avec des méthodes de formation en réseau basées sur l'approximation, transforment les grands réseaux denses et coûteux sur le plan informatique en alternatives petites, recherchées et efficaces sur le plan matériel, augmentant ainsi la faisabilité du déploiement du réseau". Les processeurs à usage général - sans parler des GPU - ne peuvent tout simplement pas suivre. C'est la menace pour Intel.

Pour résumer, Intel détient aujourd'hui moins d'un tiers du marché des processeurs informatiques. Et l'entreprise a raté le marché des smartphones. Ce qui est surprenant étant donné que quelques années auparavant, Intel avait abandonné les Pentium gourmands en énergie pour l'architecture Core, la première architecture pour notebook, et ce pour toutes leurs puces serveur. Pourtant, même à cette époque, les dirigeants d'Intel n'ont jamais imaginé un monde où des centaines de milliers de puces se trouveraient dans un seul datacenter, et où des milliards d'autres ordinateurs dépendraient de petites batteries.

L'évolution rapide des structures de données et des algorithmes d'IA fait des systèmes programmables sur puce (PSOC) le domaine d'expérimentation actuel par excellence. La plupart d'entre eux incluent des cœurs ARM, et c'est un autre inconvénient pour Intel.

Intel peut protéger sa part de marché en ajoutant des fonctions de réseau neuronal aux puces x86, mais ceux ci ne sont pas dans les smartphones. Et leurs gros clients de cloud sont parfaitement capables de concevoir leurs propres puces d'IA.

D'ici dix ans, Intel sera toujours une force importante dans le domaine des semi-conducteurs. Mais l'entreprise s'efforcera de suivre le rythme dans un monde alimenté par l'IA.

Source : Cette information et actualité qui a suscité notre intérêt, a été publiée sur le site zdnet.fr que nous remercions. il nous a semblé pertinent de vous en faire profiter.
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