Technologie
L’économie des GPU : Formez votre modèle d’IA sans vous ruiner !
Les entreprises rêvent d’une révolution grâce à l’IA, mais les coûts de formation peuvent être écrasants. Elon Musk souligne que les problèmes d’ingénierie freinent souvent les progrès. Pourtant, même les petites entreprises peuvent tirer parti de stratégies innovantes pour former des modèles d’IA sans se ruiner. Des techniques comme l’entraînement en précision mixte et le checkpointing d’activation permettent d’optimiser les coûts et d’améliorer l’efficacité. Ne laissez pas votre budget limité vous freiner ! Embrassez l’IA et explorez ces solutions accessibles pour innover dans un monde en constante évolution.
Technologie
Date de publication : 17 août 2024 à 12h15
De nombreuses entreprises nourrissent de grands espoirs quant à l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur leur activité. Cependant, ces attentes peuvent rapidement être douchées par les coûts exorbitants liés à la formation de systèmes d’IA sophistiqués. Elon Musk a souligné que les problèmes d’ingénierie sont souvent à l’origine des ralentissements dans les progrès. Cela est particulièrement vrai lorsqu’il s’agit d’optimiser le matériel, comme les GPU, pour répondre aux exigences computationnelles massives nécessaires à l’entraînement et à l’ajustement des grands modèles de langage.
Alors que les grandes entreprises technologiques peuvent se permettre de dépenser des millions, voire des milliards, pour la formation et l’optimisation, les petites et moyennes entreprises ainsi que les startups, souvent à court de ressources, se retrouvent souvent en difficulté. Cet article examine quelques stratégies qui pourraient permettre même aux développeurs les plus limités en ressources de former des modèles d’IA sans se ruiner.
Investir intelligemment
La création et le lancement d’un produit d’IA, qu’il s’agisse d’un modèle de base ou d’une application spécialisée, reposent largement sur des puces d’IA spécifiques, notamment les GPU. Ces derniers sont si coûteux et difficiles à obtenir que la communauté de l’apprentissage automatique a commencé à utiliser les termes « riche en GPU » et « pauvre en GPU ». Les coûts associés à la formation de grands modèles de langage proviennent principalement des dépenses liées au matériel, y compris l’acquisition et la maintenance, plutôt que des algorithmes d’apprentissage automatique ou de l’expertise.
La formation de ces modèles nécessite une puissance de calcul considérable sur des clusters performants, les modèles plus grands prenant encore plus de temps. Par exemple, l’entraînement de LLaMA 2 70B a impliqué 70 milliards de paramètres exposés à 2 trillions de tokens, nécessitant au moins 10^24 opérations en virgule flottante. Faut-il abandonner si vous êtes pauvre en GPU ? Absolument pas.
Stratégies alternatives
Aujourd’hui, plusieurs stratégies sont mises en œuvre par les entreprises technologiques pour trouver des solutions alternatives, réduire leur dépendance à un matériel coûteux et, en fin de compte, économiser de l’argent.
Une approche consiste à ajuster et à rationaliser le matériel d’entraînement. Bien que cette voie soit encore largement expérimentale et nécessite des investissements importants, elle offre des perspectives prometteuses pour l’optimisation future de l’entraînement des modèles de langage. Parmi les solutions liées au matériel, on trouve des puces d’IA personnalisées de Microsoft et Meta, de nouvelles initiatives de semi-conducteurs de Nvidia et OpenAI, des clusters de calcul uniques de Baidu, des GPU en location de Vast, et des puces Sohu par Etched, entre autres.
Bien que cela représente une avancée importante, cette méthodologie est encore plus adaptée aux grands acteurs capables d’investir massivement maintenant pour réduire les coûts plus tard. Elle ne convient pas aux nouveaux venus disposant de ressources financières limitées souhaitant créer des produits d’IA dès aujourd’hui.
Solutions logicielles innovantes
Pour ceux qui ont un budget restreint, il existe une autre manière d’optimiser l’entraînement des modèles de langage et de réduire les coûts : par le biais de logiciels innovants. Cette approche est plus abordable et accessible à la plupart des ingénieurs en apprentissage automatique, qu’ils soient expérimentés ou aspirants développeurs d’IA cherchant à entrer dans le domaine. Examinons plus en détail certains de ces outils d’optimisation basés sur le code.
Entraînement à précision mixte
Définition : Imaginez que votre entreprise compte 20 employés, mais que vous louez un espace de bureau pour 200. Cela représenterait un gaspillage évident de vos ressources. Une inefficacité similaire se produit lors de l’entraînement des modèles, où les frameworks d’apprentissage automatique allouent souvent plus de mémoire que nécessaire. L’entraînement à précision mixte corrige cela par l’optimisation, améliorant à la fois la vitesse et l’utilisation de la mémoire.
Fonctionnement : Pour y parvenir, des opérations à faible précision (b/float16) sont combinées avec des opérations standard (float32), ce qui réduit le nombre d’opérations de calcul à un moment donné. Cela peut sembler technique, mais en réalité, cela signifie qu’un modèle d’IA peut traiter des données plus rapidement et nécessiter moins de mémoire sans compromettre la précision.
Améliorations : Cette technique peut entraîner des améliorations de temps d’exécution allant jusqu’à 6 fois sur les GPU et de 2 à 3 fois sur les TPU (unité de traitement Tensor de Google). Des frameworks open-source comme APEX de Nvidia et PyTorch de Meta prennent en charge l’entraînement à précision mixte, ce qui le rend facilement intégrable dans les pipelines. En mettant en œuvre cette méthode, les entreprises peuvent réduire considérablement les coûts liés aux GPU tout en maintenant un niveau de performance acceptable du modèle.
Point de contrôle d’activation
Définition : Si vous êtes limité par une mémoire restreinte mais que vous êtes prêt à investir plus de temps, le point de contrôle pourrait être la technique qu’il vous faut. cela permet de réduire considérablement la consommation de mémoire en minimisant les calculs, permettant ainsi l’entraînement de modèles de langage sans mise à niveau de votre matériel.
Fonctionnement : L’idée principale du point de contrôle d’activation est de stocker un sous-ensemble de valeurs essentielles pendant l’entraînement du modèle et de recalculer le reste uniquement lorsque cela est nécessaire. Cela signifie qu’au lieu de conserver toutes les données intermédiaires en mémoire, le système ne garde que ce qui est vital, libérant ainsi de l’espace mémoire. C’est un peu comme le principe « nous traverserons ce pont quand nous y arriverons », qui implique de ne pas se soucier des questions moins urgentes jusqu’à ce qu’elles nécessitent une attention.
Améliorations : Dans la plupart des cas, le point de contrôle d’activation réduit l’utilisation de la mémoire jusqu’à 70 %, bien qu’il prolonge également la phase d’entraînement d’environ 15 à 25 %. Ce compromis raisonnable permet aux entreprises de former de grands modèles d’IA sur leur matériel existant sans investir davantage dans l’infrastructure. La bibliothèque PyTorch mentionnée précédemment prend en charge le point de contrôle, facilitant ainsi sa mise en œuvre.
Entraînement multi-GPU
Définition : Imaginez qu’une petite boulangerie doit produire rapidement une grande quantité de baguettes. Si un seul boulanger travaille, cela prendra probablement beaucoup de temps. Avec deux boulangers, le processus s’accélère. En ajoutant un troisième boulanger, cela va encore plus vite. L’entraînement multi-GPU fonctionne de manière similaire.
Fonctionnement : Au lieu d’utiliser un seul GPU, vous utilisez plusieurs GPU simultanément. L’entraînement du modèle d’IA est donc réparti entre ces GPU, leur permettant de travailler ensemble. Logiquement, cela est un peu l’opposé de la méthode précédente, le point de contrôle, qui réduit les coûts d’acquisition de matériel en échange d’un temps d’exécution prolongé. Ici, nous utilisons plus de matériel mais en tirons le meilleur parti, maximisant ainsi l’efficacité et réduisant les coûts opérationnels.
Améliorations : Voici trois outils robustes pour l’entraînement de modèles de langage avec une configuration multi-GPU, classés par ordre croissant d’efficacité basée sur des résultats expérimentaux :
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DeepSpeed : Une bibliothèque conçue spécifiquement pour l’entraînement de modèles d’IA avec plusieurs GPU, capable d’atteindre des vitesses jusqu’à 10 fois plus rapides que les méthodes d’entraînement traditionnelles.
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FSDP : L’un des frameworks les plus populaires dans PyTorch qui aborde certaines des limitations inhérentes de DeepSpeed, augmentant l’efficacité de calcul de 15 à 20 % supplémentaires.
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YaFSDP : Une version améliorée récemment publiée de FSDP pour l’entraînement de modèles, offrant des gains de vitesse de 10 à 25 % par rapport à la méthodologie FSDP originale.
Conclusion
En utilisant des techniques telles que l’entraînement à précision mixte, le point de contrôle d’activation et l’utilisation de plusieurs GPU, même les petites et moyennes entreprises peuvent réaliser des avancées significatives dans l’entraînement de l’IA, tant pour le réglage que pour la création de modèles. Ces outils améliorent l’efficacité computationnelle, réduisent le temps d’exécution et abaissent les coûts globaux. De plus, ils permettent de former des modèles plus grands sur le matériel existant, réduisant ainsi le besoin de mises à niveau coûteuses. En démocratisant l’accès à des capacités avancées en IA, ces approches permettent à un plus large éventail d’entreprises technologiques d’innover et de rivaliser dans ce domaine en rapide évolution.
Comme le dit le proverbe, « l’IA ne vous remplacera pas, mais quelqu’un utilisant l’IA le fera. » Il est temps d’adopter l’IA, et avec les stratégies ci-dessus, cela est possible même avec un budget limité.
Général
Le pare-brise de la BMW Panoramic iDrive : une expérience immersive à couper le souffle !
BMW a révélé son nouveau système Panoramic iDrive, révolutionnant l’expérience de conduite avec un affichage tête haute 3D qui s’étend sur tout le pare-brise. Imaginez un intérieur où toutes les informations essentielles, comme la vitesse et les directions, sont projetées directement dans votre champ de vision ! C’est une véritable couche de réalité augmentée qui connecte le conducteur à la route.
Avec des boutons haptiques sur le volant et un écran tactile central innovant, chaque détail est conçu pour une personnalisation optimale. Préparez-vous à découvrir cette technologie futuriste dans le prochain SUV électrique X-Class de BMW fin 2025 !
Une Révolution Technologique : Le Nouveau Système BMW : un aperçu captivant du futur de l'infodivertissement »>iDrive Panoramique de BMW
une Vision d’Avenir
BMW a récemment présenté son innovant système iDrive Panoramique,qui se distingue par un affichage tête haute en 3D impressionnant,occupant l’intégralité du pare-brise. si vous pensiez que l’intérieur épuré des Tesla était à la pointe, attendez de découvrir cette nouvelle approche.
Un Affichage Révolutionnaire
Fini le tableau de bord traditionnel devant le volant. Désormais, toutes les informations sont projetées directement dans le champ de vision du conducteur via le pare-brise. Cela inclut la vitesse, les données d’assistance à la conduite, les feux de circulation, les panneaux routiers et même des indications de navigation et niveaux de batterie. Chaque élément est personnalisable pour que chaque conducteur puisse choisir ce qu’il souhaite afficher. Par exemple, lorsque l’assistance au conducteur est activée, le chemin navigué s’illumine en vert.
Frank Weber, directeur technique chez BMW, décrit cette configuration comme une couche de réalité augmentée qui maintient le conducteur connecté à la route.
Intégration des Retours Clients
La société a déclaré que l’intégration des instructions de navigation avec les données d’assistance au conducteur représente une évolution naturelle alors que nous nous dirigeons vers des niveaux plus élevés d’automatisation dans la conduite.De plus, ils ont souligné que les retours clients ont été essentiels pour façonner plusieurs fonctionnalités intelligentes affichées sur ce nouveau système.
Un Volant Repensé
Les innovations ne s’arrêtent pas au pare-brise ; BMW a également repensé son volant en y intégrant des boutons haptiques qui s’illuminent selon différents réglages.
Un nouvel écran tactile central en forme de losange accompagne cet interface sur le pare-brise et permet aux utilisateurs d’interagir directement avec lui.Ce dernier offre une interface hautement personnalisable où chacun peut prioriser ses applications favorites (appelées « pixels » par BMW) pour un accès rapide et facile. La marque envisage également un magasin d’applications pour encore plus de fonctionnalités et personnalisations.
Un Système opérationnel Innovant
Le logiciel qui alimente ce système est appelé BMW Operating System X ; il est développé entièrement en interne par l’entreprise et repose sur Android Open Source Project.
L’Intelligence Artificielle au Service du Conducteur
Aucun lancement technologique en 2025 ne serait complet sans une touche d’intelligence artificielle (IA).Le système iDrive utilise cette technologie pour apprendre les habitudes et comportements des conducteurs afin d’afficher automatiquement les applications pertinentes ainsi que leurs réglages préférés. Par exemple, si un utilisateur emprunte souvent un itinéraire spécifique vers son domicile tout en activant le mode sport, ces paramètres seront proposés proactivement lors du prochain trajet.De plus, selon BMW ,les modèles linguistiques avancés rendent les commandes vocales beaucoup plus naturelles et conversationnelles ; plutôt que d’utiliser des mots-clés spécifiques comme « station », il suffit simplement aux conducteurs dire quelque chose comme « trouve une station de recharge près du supermarché ».
Début D’une Nouvelle Ère
Ce design intérieur audacieux fera ses débuts dans le futur SUV électrique X-Class prévu fin 2025; plusieurs autres véhicules basés sur la nouvelle plateforme « Neue Klasse » suivront bientôt après cela.
Considérations Sécuritaires Émergentes
Un changement aussi radical pourrait diviser l’opinion parmi ceux attachés aux intérieurs classiques dotés depuis longtemps d’aiguilles traditionnelles et compteurs analogiques caractéristiques chez BMW . Il sera également intéressant d’observer comment la marque abordera les préoccupations relatives à la sécurité; celles-ci étant devenues cruciales pour toutes entreprises automobiles électriques adoptant entièrement interfaces tactiles . En effet , Euro NCAP introduira dès 2026 nouvelles directives exigeant certaines fonctions essentielles soient accessibles via boutons physiques afin qu’un véhicule puisse obtenir cinq étoiles lors évaluations sécurité .
Général
Nvidia révolutionne le monde physique avec GenAI et Cosmos !
Lors de la keynote très attendue du CES 2025, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a captivé l’audience avec des annonces révolutionnaires. Parmi les innovations présentées, le modèle Cosmos se distingue par sa capacité à transformer l’IA générative en actions physiques. Cela signifie que des robots et véhicules autonomes pourront réagir plus efficacement aux stimuli du monde réel. Nvidia ouvre ainsi la voie à une nouvelle ère d’applications robotiques et automobiles, tout en rendant ses modèles disponibles gratuitement pour encourager l’expérimentation.
Innovations Technologiques : les Annonces Marquantes de Nvidia au CES 2025
Un Événement Incontournable
Lors du CES 2025, l’une des conférences les plus attendues a été celle de Jensen Huang, le PDG de Nvidia. Ce dernier a présenté une série d’annonces captivantes touchant à divers sujets technologiques d’actualité tels que l’intelligence artificielle (IA), la robotique et les véhicules autonomes.
Nouveaux Produits et Progrès Technologiques
Vêtu d’une version scintillante de son emblématique blouson en cuir noir,Huang a détaillé les dernières cartes graphiques GeForce RTX 50 ainsi que des modèles fondamentaux d’IA appelés Nemotron. Il a également partagé des plans pour des agents alimentés par IA.
Parmi les innovations notables figurent des extensions à la plateforme Omniverse, qui permet la création de jumeaux numériques et simule l’interaction entre l’IA et le monde physique. De plus, un superordinateur AI compact nommé Project Digits a été introduit, propulsé par le GPU Grace Blackwell.
Cosmos : Une Révolution dans l’Intelligence Artificielle
Une annonce particulièrement intrigante fut celle du projet Cosmos. Ce dernier est défini comme un ensemble complet de modèles fondamentaux mondiaux intégrant des tokenizers avancés et une pipeline vidéo sophistiquée.L’objectif principal est d’étendre les capacités génératives de l’IA au-delà du numérique vers le monde physique.
En termes simples, alors que la plupart des systèmes génératifs se concentrent sur la création numérique basée sur une vaste base documentaire ou visuelle, Cosmos vise à produire des actions physiques en s’appuyant sur ses données issues d’environnements simulés numériquement.
Implications pratiques pour Divers secteurs
Les implications pratiques sont significatives pour divers domaines tels que la robotique ou les véhicules autonomes. Par exemple, grâce à Cosmos, il devient possible pour un robot humanoïde d’apprendre à exécuter efficacement une tâche spécifique comme retourner une omelette ou manipuler des pièces dans une chaîne de production.De même,un véhicule autonome peut s’adapter dynamiquement aux différentes situations rencontrées sur la route.
Actuellement,ces formations reposent souvent sur un travail manuel intensif où il faut filmer plusieurs fois chaque action humaine ou faire parcourir aux voitures autonomes plusieurs millions de kilomètres. Avec Cosmos cependant,ces méthodes peuvent être automatisées ce qui réduit considérablement coûts et délais tout en élargissant le volume de données disponibles pour entraîner ces systèmes.
La Plateforme cosmo : Un Outil Puissant
Nvidia présente donc Cosmos comme une plateforme dédiée au développement mondial fondée sur l’IA générative qui intègre divers outils facilitant cette évolution technologique rapide. En tant qu’extension directe du simulateur Omniverse déjà existant chez Nvidia, elle permet non seulement d’extrapoler les modèles numériques mais aussi leur request concrète dans notre réalité quotidienne.
Au cœur même du projet se trouvent ces modèles fondamentaux construits grâce à millions heures vidéos accumulées permettant ainsi aux machines formées avec cette technologie réagir avec précision face aux stimuli physiques variés qu’elles rencontrent dans leur environnement réel.
Vers un Avenir Prometteur
Jensen Huang n’a pas manqué souligner lors sa présentation comment nous assistons actuellement à une transition majeure vers ce qu’il appelle « l’IA physique ». en rendant ses modèles disponibles gratuitement afin encourager recherche avancée en robotique et véhicules autonomes , Nvidia montre sa volonté soutenir innovation tout en anticipant tendances futures .
À court terme cependant , cet impact pourrait rester limité car principalement destiné développeurs spécialisés . Néanmoins , son potentiel transformationnel pourrait accélérer considérablement progrès produits concernés tout en améliorant sécurité efficacité systèmes associés .Ces développements témoignent également transformation continue chez Nvidia vers entreprise axée logiciel capable bâtir plateformes adaptées nouvelles applications émergentes. Pour ceux intéressés comprendre direction future société , ces annonces offrent perspectives fascinantes quant maintien croissance impressionnante entreprise .
Général
L’écran tactile secondaire Corsair Xeneon Edge : un 32:9 qui s’installe partout !
Qu’est-ce qui vient de se passer ? Le CES est toujours une vitrine incroyable de produits technologiques, et cette année, Corsair nous surprend avec son écran tactile Xeneon Edge. Avec ses 14,5 pouces et un rapport d’aspect 32:9, cet écran secondaire pourrait bien devenir l’outil indispensable pour les passionnés de technologie. Grâce à sa résolution impressionnante de 2560 par 720 pixels et à sa connectivité polyvalente via USB Type-C ou HDMI, il s’adapte à tous vos besoins. Imaginez pouvoir gérer vos réseaux sociaux tout en surveillant votre système ! Restez à l’affût pour plus d’infos !
Nouveaux Horizons Technologiques : Le Xeneon Edge de Corsair
Qu’est-ce qui se passe ?
Chaque année, le CES présente une multitude de nouveaux produits technologiques, certains étant plus pratiques que d’autres. L’intérêt que vous portez à l’écran tactile Xeneon Edge de Corsair dépendra probablement de votre besoin d’un écran secondaire de 14,5 pouces au format 32:9.
Une Évolution des Écrans Secondaires
Bien que les écrans secondaires ne soient pas une nouveauté, leur complexité a considérablement augmenté ces dernières années. Le Xeneon Edge se distingue par son design innovant et ses caractéristiques techniques impressionnantes. Avec une résolution LCD de 2560 x 720 pixels, il offre une densité d’affichage remarquable de 183 PPI, un niveau de luminosité atteignant 350 nits et un taux de rafraîchissement à 60 Hz sur son panneau IPS.
Flexibilité et Installation
Le Xeneon Edge est conçu pour s’adapter à divers environnements. Il peut être placé sur un bureau grâce au support inclus ou fixé à un PC ou toute surface ferromagnétique grâce aux quatorze aimants intégrés. De plus, il peut être installé dans un boîtier via un point de montage pour radiateur de 360 mm, ce qui est plutôt séduisant. Corsair affirme également qu’il est plus mince qu’un ventilateur classique, minimisant ainsi les préoccupations liées à l’espace.
Connectivité et Utilisation Pratique
Pour la connexion, le dispositif utilise soit le port USB Type-C DP-Alt Mode soit un port HDMI standard. Une caractéristique intéressante est sa capacité à fonctionner en orientation verticale ou horizontale.Cela en fait un outil idéal pour ceux qui souhaitent faire défiler leurs fils d’actualités sur les réseaux sociaux ou surveiller Discord simultanément. Windows reconnaîtra le Xeneon Edge comme écran additionnel.
Corsair indique également que cet écran tactile capacitif multi-touch à cinq points fonctionne comme n’importe quel autre affichage tactile sous Windows.!Fonctionnalités du Xeneon Edge
Intégration avec iCue
L’écran s’intègre parfaitement avec le logiciel iCue de Corsair permettant aux utilisateurs d’accéder facilement aux informations concernant la vitesse des ventilateurs du système, les températures ainsi que l’utilisation du CPU et GPU. Les utilisateurs peuvent aussi ajuster différents paramètres tels que les profils lumineux et la gestion des ventilateurs directement depuis l’écran tactile.
Disponibilité et Prix
Aucune details précise n’a encore été communiquée concernant le prix du xeneon Edge; cependant, il pourrait s’avérer assez onéreux compte tenu des fonctionnalités avancées proposées par cet appareil innovant. La disponibilité est prévue pour le deuxième trimestre 2025 chez les revendeurs Corsair ainsi que sur leur site officiel.
Dans cette même veine technologique, nous avons déjà vu plusieurs écrans LCD intégrés dans des systèmes AIO (All-in-One) refroidis par liquide auparavant; notamment celui proposé par Lamptron l’année dernière qui servait également d’écran secondaire ou encore Tryx qui a dévoilé en mars dernier ce qui était considéré comme le premier refroidisseur AIO doté d’un écran AMOLED incurvé.
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