Jensen Huang, de Nvidia, dissèque la révolution de l'IA

Économique

Résumé:

S'adressant à David Solomon, PDG de Goldman Sachs, lors de la conférence Communacopia + Technology à San Francisco, Huang a expliqué comment l'infographie, par exemple, s'appuie fortement sur l'infrastructure de l'IA.

Les puces ultrarapides sont très demandées, non seulement par le secteur de l'intelligence artificielle, mais aussi par les entreprises qui travaillent dans le domaine de l'infographie, de la robotique, des véhicules autonomes ou de la découverte de médicaments. « C'est amusant de voir toutes ces applications étonnantes se créer », déclare Jensen Huang, le PDG de Nvidia.

Lors d’une conférence à la conférence Communacopia + Technology de San Francisco, M. Huang a expliqué à David Solomon, PDG de Goldman Sachs, comment l’infographie, par exemple, dépend fortement de l’infrastructure de l’IA. « Nous calculons un pixel et nous en déduisons les 32 autres », explique-t-il dans une édition de Goldman Sachs Talks. « Le calcul d’un pixel nécessite beaucoup d’énergie. Déduire les 32 autres en nécessite très peu et cela peut se faire très rapidement. Et la qualité de l’image est incroyable. »

Compte tenu de cette rapidité et de cette flexibilité, cette infrastructure est plus que rentable, affirme Huang, en réponse à une question de Solomon sur le retour sur investissement pour les clients. En investissant dans un tel équipement, « le coût de calcul augmente un peu – peut-être même le double », explique Huang. « Mais vous réduisez le temps de calcul d’un facteur d’environ 20. Vous réalisez des économies de 10 fois. »

Comment Huang voit le marché des centres de données

Les puces qui accélèrent les calculs sont partout, mais il n’existe pas d’accélérateur universel, explique Huang. Au contraire, chaque fois qu’une entreprise de puces entre sur un nouveau marché, elle doit apprendre de nouveaux algorithmes. Ils diffèrent selon l’objectif visé ; l’algorithme de traitement d’image sera différent de l’algorithme de modélisation de la dynamique des fluides.

« En général, 5 à 10 % du code représentent 99,999 % du temps d’exécution », explique Huang. « Donc si vous prenez ces 5 % du code et que vous les transférez sur un accélérateur, alors techniquement, vous devriez pouvoir accélérer l’application cent fois. »

Selon Huang, la promesse de ce type de calcul accéléré a suscité un vif intérêt de la part des investisseurs pour le marché des centres de données. Il estime que cette infrastructure peut encore être améliorée. D'une part, le centre de données moyen est « extrêmement inefficace, car il est rempli d'air, et l'air est un mauvais conducteur d'électricité ». Rendre les centres de données plus denses (en éliminant l'air, en d'autres termes) les rendra moins chers et plus économes en énergie.

Une autre révolution réside dans la façon dont les centres de données comprennent désormais non seulement comment traiter les données, mais aussi la signification des données elles-mêmes et comment traduire une forme de données en une autre, explique Huang : « De l'anglais aux images, des images à l'anglais, de l'anglais aux protéines, des protéines aux produits chimiques. »

La chaîne d’approvisionnement des puces doit être résiliente

L’écosystème des fabricants et des fournisseurs de l’industrie des puces électroniques est vaste et complexe, et particulièrement concentré en Asie. Par conséquent, Nvidia s’efforce de concevoir la diversité et la redondance dans chaque aspect de sa chaîne d’approvisionnement.

Les entreprises doivent disposer de « suffisamment de propriété intellectuelle » pour pouvoir transférer leur production d’une « usine » (ou usine de fabrication de puces) à une autre si nécessaire, explique Huang. « Peut-être que la technologie du processus ne sera pas aussi performante, ou que vous n’obtiendrez pas le même niveau de performance ou de coût, mais vous serez toujours en mesure de fournir l’approvisionnement. »

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