De nos jours, beaucoup de gens ont déjà entendu parler de l’intelligence artificielle (IA), et certains l’utilisent même quotidiennement, que ce soit leur travail ou leur divertissement. Au cœur de cette technologie, GPU : considéré comme la puissance même de Intelligence artificielle moderne. Si ce terme vous est inconnu, il vous suffit de comprendre qu’il permet aux algorithmes de transformer toutes les données en une sorte d’apprentissage automatique. Mais voyons-le plus en détail …
Parallélisme massif, cet atout essentiel pour l’IA
Pas besoin de sortir vos yeux avec ce terme un peu barbare! Vous devez imaginer le GPU Comme une petite équipe travaillant en collaboration. Mais avant d’aller plus loin, vous êtes probablement plus à l’aise avec le terme » Processeur ». À titre de comparaison, un processeur travaille seul tandis que le GPU travaille en équipe dans laquelle chaque personne doit accomplir une tâche particulière et simultanément.
Afin de comprendre le lien avec Intelligence artificielleVous devez savoir que pour pouvoir vous donner des réponses instantanées, l’intelligence artificielle doit décomposer le problème que vous lui demandez de résoudre dans des milliers de mini-problèmes. Ainsi, chaque membre de l’équipe contribue à la tâche en résolvant chacun de son côté, le problème qui leur est confié, tous, de manière synchronisée. Au contraire, un CPU résout chaque problème l’un après l’autre.
GPUS utiles pour l’apprentissage en profondeur de l’intelligence artificielle
Pour ceux qui pensaient que GPU n’étaient utiles que pour rendre les jeux vidéo lors d’une session de jeu, sachez qu’il s’agit d’une erreur. En effet, les GPU ont un impact sur Apprendre différents modèles d’intelligence artificielle. Concrètement, afin de comprendre pleinement, l’intelligence artificielle a besoinanalyser et comprendre des milliers d’exemples pour apprendreAfin de se nourrir de données. Dans ce contexte, il est important d’avoir suffisamment de pouvoir de traitement. Surtout lorsque vous considérez la quantité de données à ingérer.
Ceci est utile pour la génération de contenus tels que:
- traduction d’une langue étrangère;
- une image;
- une pièce musicale;
- comprendre un texte;
- Une vidéo.
Pour la plupart de ces actions, l’intelligence artificielle doit être capable de travailler à une vitesse maximaleavec une précision extraordinaire.
Prenez la bête plus rapidement grâce au GPU!
En effet, pour qu’une intelligence artificielle soit efficace, il est impératif de le former, un peu comme un animal que nous essayons de mettre en place. Si cette pratique nécessite un minimum de patience, elle nécessite également des répétitions maximales et beaucoup de pratique. Dans ce contexte, les GPU ont un rôle à jouer en accélérant les différents processus d’apprentissage.
Les effets sont particulièrement bénéfiques, car les différents modèles d’intelligence artificielle sont capables d’apprendre un emploi en quelques heures, tandis qu’auparavant, cet apprentissage a nécessité plusieurs jours de travail. Ceci est un atout considérable pour ingénieurs en intelligence artificielle Qui sont maintenant capables de travailler beaucoup plus rapidement, avec beaucoup plus de précision.
En résumé, GPU est au cœur même de la technologie de l’intelligence artificielle. Ils résolvent instantanément des problèmes en divisant les tâches qui leur sont en place. De plus, ils permettent une analyse complète des données dont l’intelligence artificielle doit être inspirée. Enfin, ils permettent de former des modèles en gagnant un temps considérable. Vous comprendrez, les GPU sont essentiels à l’IA.
