Soyons honnêtes : nous en avons tous marre de voir l’IA appliquée à chaque produit technologique. C'est une tendance qui ne va pas ralentir de si tôt. La dernière victime de cette tendance est le marché des PC, où AMD, Intel, Microsoft et Qualcomm parlent de PC compatibles avec l'IA depuis environ un an. Microsoft organisera un événement le 21 mars intitulé « La nouvelle ère du travail ». AMD, Intel et Qualcomm tiendront des discours concurrents de leurs PDG au Computex à Taipei, Taiwan. Préparez-vous à un déluge d'ordinateurs alimentés par l'IA cette année.
En toute honnêteté, Tirias Research présente le traitement de l’IA comme la prochaine grande vague informatique – utilisant des données entraînées pour mieux traiter les modèles prédictifs et les interfaces utilisateur. L'utilisation du traitement de l'IA a apporté des améliorations significatives aux tâches informatiques telles que la reconnaissance vocale, la mise à l'échelle vidéo, l'amélioration des appels vidéo, la réduction du bruit du microphone et la gestion de l'alimentation/de la batterie. Le rôle des grands modèles de langage (LLM) dans la création d'une IA capable de générer de nouveaux matériels/contenus à partir d'invites textuelles (Generative AI ou simplement GenAI) a libéré un autre niveau d'applications d'IA. Avec GenAI, des tâches telles que le développement d'images, la rédaction créative et commerciale, les assistants chatbot et désormais même la création vidéo sont rendues possibles avec une intervention minimale de l'utilisateur. Mais jusqu’à présent, GenAI était exécuté dans des centres de données cloud avec quelques exemples limités sur des appareils clients. Les exigences de traitement et d’alimentation nécessaires pour répondre à la demande toujours croissante de GenAI menacent de submerger les centres de données cloud.
La prochaine génération de PC IA vise à modifier les exigences fugitives des centres de données cloud en rendant les PC capables d'exécuter des charges de travail GenAI sur site avec une prise en charge cloud faible ou inexistante.
Qui définit un ordinateur IA ?
Des rapports récents indiquent que Microsoft fixe des exigences minimales pour que les PC alimentés par l'IA disposent d'au moins 16 Go de mémoire vive dynamique (DRAM) et d'une unité de traitement neuronal (NPU) avec 40 TOPS (des milliards d'opérations par seconde) ou plus. Aucun processeur de PC Windows chargé aujourd'hui ne répond à l'exigence 40 TOPS. Le Snapdragon de Qualcomm La plate-forme Meteor Lake d'Intel est légèrement en dessous de ces exigences, à environ 34 TOPS, mais la plate-forme Lunar Lake d'Intel a une chance de répondre à ces exigences lorsqu'elle sera livrée plus tard en 2024. Le prochain processeur Ryzen d'AMD (Strix Point) pourrait également atteindre ou dépasser 40. Exigences supérieures. Avec les discours d'AMD, Intel et Qualcomm au Computex de cette année, nous saurons où ils se situent tous dans la course pour répondre aux exigences de Microsoft.
Cela soulève la question suivante : dois-je attendre ces nouveaux processeurs au cours du second semestre ou Microsoft est-il l'arbitre final de ce qui constitue un ordinateur IA ? AMD et Intel présentent aujourd’hui quelques premiers exemples des capacités de leurs plates-formes de chargement. Qualcomm intègre le NPU dans les processeurs Snapdragon pour PC depuis le Snapdragon 850 en 2018.
Les processeurs M d'Apple pour MacBook disposent de processeurs neuronaux (appelés Neural Engine) depuis la sortie du M1 en 2020 et ont adopté l'idée d'exécuter davantage de charges de travail d'IA sur les clients. Extrait du récent communiqué de presse de lancement du produit MacBook Air : « Avec le passage au silicium Apple, chaque Mac est une excellente plate-forme pour l'IA. Le M3 comprend un moteur neuronal à 16 cœurs plus rapide et plus efficace, ainsi que des accélérateurs CPU et GPU pour stimuler l'apprentissage automatique sur l'appareil, faisant du MacBook Air le meilleur ordinateur portable grand public au monde pour l'IA. Tirant parti de ces incroyables performances d'IA, macOS offre des fonctionnalités intelligentes qui stimulent la productivité et la créativité, afin que les utilisateurs puissent activer de puissantes fonctionnalités d'appareil photo, la synthèse vocale en temps réel, la traduction, les prédictions de texte, la compréhension visuelle, les fonctionnalités d'accessibilité, et bien plus encore.
Nvidia ferait valoir que tout ordinateur doté d'une unité de traitement graphique discrète (GPU) de la série RTX 20 ou version ultérieure est un ordinateur IA, car vous pouvez exécuter des charges de travail IA sur les unités tenseurs du GPU. Nvidia utilise l'IA pour mettre à l'échelle les textures des jeux vidéo et les résolutions d'affichage afin d'alimenter les graphiques par lancer de rayons. Le fait que la plupart des charges de travail d’IA soient entraînées sur des GPU Nvidia contribue à renforcer leur argument. Exécuter des charges de travail d’inférence sur les GPU GeForce RTX est relativement simple. Le problème est qu’il n’est pas très économe en énergie par rapport à l’exécution de modèles d’IA sur des NP dédiés.
L’argument en faveur de l’exécution de charges de travail d’inférence d’IA sur des NP dédiés est qu’il s’agit du moyen le plus économe en énergie d’exécuter des charges de travail d’IA sans épuiser la durée de vie de la batterie des ordinateurs portables et sans surclasser les ordinateurs portables par rapport aux ordinateurs de bureau, en particulier pour les entreprises.
Comment les ordinateurs personnels IA évolueront-ils d’ici le reste de 2024 ?
Microsoft devrait promouvoir la prise en charge de son logiciel AI CoPilot sur les ordinateurs clients, et pas seulement en tant que service cloud. CoPilot peut changer la façon dont les gens utilisent les ordinateurs et augmenter la productivité. Cela deviendrait le plus grand changement dans le matériel informatique depuis l'interface utilisateur graphique DOS vers Windows. Même si les processeurs informatiques actuels équipés de NPU peuvent offrir certaines capacités d'IA, nous sommes sur le point d'augmenter les fonctionnalités des capacités de traitement de l'IA.
Intel a été actif dans le développement de logiciels associés via le programme d'accélération AI PC lancé l'année dernière. La société affirme qu’elle permettra l’IA sur plus de 100 millions d’ordinateurs d’ici 2025, basés sur des processeurs Intel Core Ultra. La société travaille avec plus de 100 fournisseurs indépendants et espère disposer de plus de 300 fonctionnalités d'IA accélérées pour améliorer l'expérience PC en matière d'effets audio, de création de contenu, de jeux, de sécurité, de streaming, de collaboration vidéo, etc. Les entreprises participant déjà au programme incluent Adobe, Audacity, BlackMagic, BufferZone, CyberLink, DeepRender, Fortemedia, MAGIX, Rewind AI, Skylum, Topaz, VideoCom, Webex, Wondershare Filmora, XSplit et Zoom. Pendant ce temps, AMD s'est davantage concentré sur les grands fournisseurs de logiciels indépendants (ISV) comme Microsoft et Adobe. Qualcomm espère que l'AI Stack, l'AI Hub et les années de travail qu'il a consacrés à ses plates-formes mobiles lui donneront un bon départ.
Toute cette activité conduit à de grands développements attendus de la part de tous les acteurs lors de l'événement Microsoft fin mars et notamment au Computex en juin où nous en apprendrons davantage sur la manière dont les PC basés sur l'IA seront développés pour le reste de l'année. Vous entendrez beaucoup parler des PC compatibles avec l'IA tout au long de l'année, et ils deviendront courants au cours des deux prochaines années. Les avantages des ordinateurs personnels basés sur l’IA seront initialement plus importants pour le travail créatif, mais les capacités de l’IA seront incluses dans de nombreuses applications. Certaines fonctionnalités d’IA resteront basées sur le cloud, mais une grande partie exploitera l’IA sur site. La seule question de savoir si vous achèterez un ordinateur alimenté par l'IA cette année est de savoir si vous serez à l'avant-garde de ce changement.
Tirias Research suit et conseille les entreprises de l'écosystème électronique, des semi-conducteurs aux systèmes, des capteurs au cloud. Les membres de l'équipe Tirias Research ont consulté AMD, Arm, Intel, Nvidia, Qualcomm et d'autres sociétés dans les écosystèmes CPU et GPU.
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