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Aug 13, 2023

Les puces AI ont conduit Nvidia à 1 milliard de dollars. Voici ce qu'ils sont

La chose la plus chaude de la technologie est un ruban de silicium peu attrayant de près

La chose la plus en vogue dans la technologie est un morceau de silicium peu attrayant étroitement lié aux puces qui alimentent les graphismes des jeux vidéo. Il s'agit d'une puce d'intelligence artificielle, conçue spécifiquement pour rendre la construction de systèmes d'IA tels que ChatGPT plus rapide et moins chère.

Ces puces ont soudainement occupé le devant de la scène dans ce que certains experts considèrent comme une révolution de l'IA qui pourrait remodeler le secteur de la technologie - et peut-être le monde avec lui. Les actions de Nvidia, le principal concepteur de puces d'intelligence artificielle, ont grimpé de près de 25 % jeudi dernier après que la société ait prévu une énorme augmentation de ses revenus qui, selon les analystes, indiquait une augmentation des ventes de ses produits. La société valait brièvement plus de 1 000 milliards de dollars mardi.

Ce n'est pas une question facile à répondre. "Il n'y a vraiment pas de définition complètement convenue des puces IA", a déclaré Hannah Dohmen, analyste de recherche au Center for Security and Emerging Technology.

En général, cependant, le terme englobe le matériel informatique spécialisé pour gérer les charges de travail de l'IA - par exemple, en "formant" les systèmes d'IA pour résoudre des problèmes difficiles qui peuvent étouffer les ordinateurs conventionnels.

Trois entrepreneurs ont fondé Nvidia en 1993 pour repousser les limites de l'informatique graphique. En quelques années, la société avait développé une nouvelle puce appelée unité de traitement graphique, ou GPU, qui accélérait considérablement le développement et la lecture de jeux vidéo en effectuant plusieurs calculs graphiques complexes à la fois.

Cette technique, officiellement connue sous le nom de traitement parallèle, s'avérerait essentielle pour le développement des jeux et de l'IA. Deux étudiants diplômés de l'Université de Toronto ont utilisé un réseau de neurones basé sur GPU pour remporter un prestigieux concours d'IA 2012 appelé ImageNet en identifiant des images photo à des taux d'erreur beaucoup plus faibles que ceux de leurs concurrents.

Cette victoire a relancé l'intérêt pour le traitement parallèle lié à l'IA, ouvrant une nouvelle opportunité commerciale pour Nvidia et ses rivaux tout en fournissant aux chercheurs des outils puissants pour explorer les frontières du développement de l'IA.

Onze ans plus tard, Nvidia est le principal fournisseur de puces pour la construction et la mise à jour des systèmes d'IA. L'un de ses produits récents, le GPU H100, contient 80 milliards de transistors, soit environ 13 millions de plus que le dernier processeur haut de gamme d'Apple pour son ordinateur portable MacBook Pro. Sans surprise, cette technologie n'est pas bon marché ; chez un détaillant en ligne, le H100 coûte 30 000 $.

Nvidia ne fabrique pas elle-même ces puces GPU complexes, une tâche qui nécessiterait d'énormes investissements dans de nouvelles usines. Au lieu de cela, il s'appuie sur des fonderies de puces asiatiques telles que Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. et Samsung Electronics en Corée.

Certains des plus gros clients des puces IA sont des services de cloud computing tels que ceux gérés par Amazon et Microsoft. En louant leur puissance de calcul d'IA, ces services permettent aux petites entreprises et aux groupes qui n'ont pas les moyens de créer leurs propres systèmes d'IA à partir de rien d'utiliser des outils basés sur le cloud pour les aider dans des tâches allant de la découverte de médicaments à la gestion des clients. .

Le traitement parallèle a de nombreuses utilisations en dehors de l'IA. Il y a quelques années, par exemple, les cartes graphiques Nvidia étaient rares parce que les mineurs de crypto-monnaie, qui ont créé des banques d'ordinateurs pour résoudre des problèmes mathématiques épineux pour des récompenses en bitcoins, en avaient récupéré la plupart. Ce problème s'est estompé lorsque le marché de la crypto-monnaie s'est effondré au début de 2022.

Les analystes disent que Nvidia devra inévitablement faire face à une concurrence plus rude. Un concurrent potentiel est Advanced Micro Devices, qui affronte déjà Nvidia sur le marché des puces graphiques informatiques. AMD a récemment pris des mesures pour renforcer sa propre gamme de puces AI.

Nvidia est basé à Santa Clara, en Californie. Le co-fondateur Jensen Huang reste président et directeur général de la société.