CPU vs GPU pour l'IA : pourquoi tout le monde utilise des GPU (et pourquoi cela pourrait changer)

L'obsession du GPU

Parlez à n'importe qui de l'exécution de l'IA et ils vous diront : "Vous avez besoin d'un GPU. Les CPU sont trop lents. Tout le monde utilise des GPU."

Et ils ont raison. En grande partie. Les GPU dominent l'IA pour de bonnes raisons. Mais l'histoire n'est pas si simple.

Comprendre pourquoi les GPU ont gagné, ce pour quoi les CPU sont réellement bons, et pourquoi l'équilibre pourrait changer est important. Surtout si vous payez les factures. Ou les factures de votre fournisseur d'électricité. Ou si vous vous demandez pourquoi votre centre de données a besoin de sa propre sous-station électrique.

La sagesse conventionnelle dit : les réseaux neuronaux à virgule flottante nécessitent un parallélisme massif, les GPU offrent un parallélisme massif, donc les GPU gagnent. Mais ce n'est que la moitié de l'histoire. L'autre moitié concerne ce qui se passe lorsque vous changez les mathématiques.

Ce que sont réellement les CPU et les GPU

Commençons par les bases :

CPU (Central Processing Unit) :

Le cerveau de votre ordinateur. Conçu pour des tâches à usage général. Exécute votre système d'exploitation. Ouvre des fichiers. Gère la mémoire. Exécute des programmes. Fait un peu de tout.

Les CPU modernes ont 8 à 64 cœurs. Chaque cœur est puissant. Peut gérer une logique complexe. Des branchements. Des tâches séquentielles. Excellent pour faire différentes choses rapidement. Considérez un CPU comme une petite équipe d'ingénieurs hautement qualifiés – chacun peut résoudre des problèmes complexes de manière indépendante.

GPU (Graphics Processing Unit) :

Initialement conçu pour les graphiques. Le rendu de scènes 3D nécessite les mêmes calculs simples sur des millions de pixels simultanément. Les GPU excellent dans ce domaine : opérations simples, parallélisme massif.

Les GPU modernes ont des milliers de cœurs. Chaque cœur est plus simple qu'un cœur de CPU. Mais des milliers d'entre eux travaillant ensemble ? Un débit de calcul énorme pour les tâches parallèles. Considérez un GPU comme un atelier avec des milliers de travailleurs, chacun effectuant une tâche simple très rapidement.

C'est la différence fondamentale : les CPU sont des généralistes polyvalents. Les GPU sont des processeurs parallèles spécialisés.

Voici une comparaison visuelle :

Pourquoi les GPU dominent l'IA

Les charges de travail d'IA, en particulier les réseaux neuronaux, sont embarrassingly parallel. Voici pourquoi les GPU gagnent :

Multiplication matricielle partout :

Les réseaux neuronaux sont principalement des multiplications matricielles. Multipliez l'entrée par les poids. Des millions de multiplications. Toutes indépendantes. Parfait pour le traitement parallèle.

GPU : Effectue toutes les multiplications simultanément sur des milliers de cœurs. Rapide.

CPU : Effectue les multiplications séquentiellement ou sur un nombre limité de cœurs. Beaucoup plus lent.

Exemple : Une seule couche dans un grand modèle de langage peut multiplier une matrice 1024×4096 par une matrice 4096×1024. Cela représente plus de 4 milliards d'opérations de multiplication-addition. Sur un GPU avec des cœurs tensoriels, cela prend des millisecondes. Sur un CPU, des secondes. L'écart est énorme.

Même opération, données différentes :

Chaque neurone effectue la même opération : multiplication-addition. Juste avec des données différentes. C'est ce qu'on appelle SIMD (Single Instruction, Multiple Data). Les GPU sont conçus pour cela.

GPU : Une instruction diffusée à des milliers de cœurs. Chacun l'applique à des données différentes. Efficace.

CPU : Peut faire du SIMD avec des instructions vectorielles (AVX-512), mais seulement sur de petites largeurs (8-16 opérations). Ne s'adapte pas comme les GPU.

C'est comme donner la même recette à mille cuisiniers contre huit cuisiniers. Les mille cuisiniers terminent leurs plats simultanément. Les huit cuisiniers doivent travailler par lots. Mathématiques simples.

Bande passante mémoire :

L'IA doit déplacer d'énormes quantités de données. Des milliards de poids. Des milliards d'activations. La bande passante mémoire est importante.

GPU : Architecture mémoire optimisée. Mémoire à large bande passante (HBM). Conçue pour les charges de travail gourmandes en données. Des centaines de Go/s.

CPU : Bande passante mémoire plus faible. Optimisée pour la latence, pas le débit. Des dizaines de Go/s.

Imaginez cela comme des conduites d'eau. Les GPU ont d'énormes conduites qui peuvent déplacer de grandes quantités de données rapidement. Les CPU ont des conduites plus étroites optimisées pour un accès rapide à de plus petites quantités de données. Pour le tsunami de données de l'IA, vous voulez les plus grandes conduites.

Matériel spécialisé :

Les GPU modernes ont des cœurs tensoriels. Matériel spécifiquement pour la multiplication matricielle. Extrêmement rapide pour les charges de travail d'IA.

Le NVIDIA A100, par exemple, offre jusqu'à 624 TFLOPS de performances FP16 avec ses cœurs tensoriels de troisième génération. Le H200 pousse encore plus haut avec une mémoire HBM3e améliorée. Ceux-ci ne sont pas seulement rapides, ils sont conçus spécifiquement pour les opérations exactes dont les réseaux neuronaux ont besoin.

Les CPU sont à usage général. Pas de matériel d'IA spécialisé (principalement). Font tout correctement, rien d'exceptionnel.

Pour les réseaux neuronaux traditionnels avec des opérations à virgule flottante, les GPU sont 10 à 100 fois plus rapides que les CPU. L'écart est réel.

Ce pour quoi les CPU sont réellement bons

Les CPU ne sont pas inutiles pour l'IA. Ils excellent dans différentes choses :

Logique complexe et branchements :

Les CPU gèrent bien la logique conditionnelle. If-then-else. Instructions switch. Flux de contrôle complexe. Les GPU ont du mal avec cela. Les branchements provoquent une divergence, tuant le parallélisme.

Pour les tâches d'IA avec beaucoup de logique conditionnelle, les CPU peuvent rivaliser.

Imaginez un GPU avec des milliers de cœurs essayant d'exécuter différents chemins de code. La moitié des cœurs veulent aller à gauche, l'autre moitié à droite. Le GPU doit exécuter les deux chemins et masquer les résultats. Gaspillage. Un CPU exécute simplement le chemin dont il a besoin. Efficace pour la logique de branchement.

Inférence à faible latence :

Pour les petits modèles avec des exigences de latence strictes, les CPU gagnent. Pas de surcharge de transfert de données. Pas d'initialisation GPU. Juste une exécution immédiate.

Appareils périphériques, systèmes en temps réel, applications interactives. L'inférence CPU est pratique.

Le transfert PCIe seul peut ajouter 1 à 10 millisecondes. Pour un modèle qui s'exécute en 2 millisecondes, cette surcharge est inacceptable. Les CPU s'exécutent immédiatement. Latence de transfert nulle. Cela est important pour les applications réactives.

Opérations entières et binaires :

Les CPU sont excellents en arithmétique entière. Opérations binaires. Opérations logiques. Ce sont des opérations CPU fondamentales, optimisées depuis des décennies.

Pour les réseaux neuronaux binaires ou les modèles quantifiés en entiers, l'écart CPU-GPU se réduit considérablement.

Les portes XNOR sont présentes dans les CPU depuis leur création. Le comptage de bits (popcount) est une instruction à cycle unique sur les CPU modernes. Ces opérations sont si fondamentales que les ingénieurs en silicium les ont optimisées sans relâche. Lorsque votre modèle d'IA utilise ces opérations primitives au lieu de la multiplication-addition à virgule flottante, les décennies d'optimisation du CPU deviennent soudainement plus importantes que les cœurs parallèles du GPU.

Disponibilité générale :

Chaque appareil a un CPU. Tous les appareils n'ont pas de GPU. Pour un déploiement partout, les CPU sont la seule option universelle.

Téléphones, appareils IoT, systèmes embarqués. L'inférence CPU est souvent le seul choix.

L'Europe a des exigences strictes en matière de résidence des données en vertu du GDPR. L'exécution de l'IA localement sur des CPU évite les dépendances au cloud et les complications liées au transfert de données transfrontalier. Le téléphone de votre utilisateur a déjà un CPU. Aucun matériel supplémentaire n'est nécessaire. Aucune donnée ne quitte l'appareil. Conformité assurée.

Le changement de jeu des réseaux neuronaux binaires

C'est là que ça devient intéressant. Vous vous souvenez de ces opérations binaires pour lesquelles les CPU sont bons ?

Les réseaux neuronaux binaires utilisent XNOR et popcount au lieu de la multiplication-addition à virgule flottante. Ce sont des opérations CPU natives. Extrêmement rapides sur les CPU.

Les mathématiques sont élégantes : au lieu de multiplier des nombres à virgule flottante de 32 bits, vous comparez des valeurs de 1 bit avec XNOR, puis comptez les bits correspondants avec popcount. La même comparaison logique, une implémentation beaucoup plus simple. Et les CPU font cela depuis les années 1970.

Performances CPU avec les réseaux binaires :

Pour les réseaux binaires, les CPU peuvent égaler ou dépasser les performances des GPU. Pourquoi ?

XNOR et popcount sont peu coûteux sur les CPU. 6 transistors pour XNOR. Opérations à cycle unique. Pas de surcharge de virgule flottante.

Les GPU sont optimisés pour la virgule flottante. Leurs cœurs tensoriels n'aident pas avec les opérations binaires. La spécialisation devient une limitation.

C'est comme amener une voiture de Formule 1 à une course de rallye. Bien sûr, elle est rapide sur des pistes lisses. Mais lorsque le terrain change, la machine de course spécialisée a du mal tandis que la voiture de rallye polyvalente excelle. Les opérations binaires ont changé le terrain.

L'approche Dweve :

Notre système Loom fonctionne significativement plus rapidement sur les CPU par rapport aux modèles de transformateurs sur les GPU. Non pas parce que nous avons de la magie. Mais parce que les opérations binaires conviennent mieux aux CPU que la virgule flottante ne leur convient.

XNOR-popcount est ce que les CPU ont été conçus pour faire. Opérations logiques. Comptage de bits. Rapide.

Ce n'est pas théorique. C'est mesurable. Les réseaux binaires changent fondamentalement l'équation matérielle. Lorsque vous ne pouvez activer que 4 à 8 experts parmi 456 options disponibles en utilisant des contraintes binaires, et que chaque expert est de 64 à 128 Mo de règles logiques pures, les CPU gèrent cela brillamment. Pas besoin d'arithmétique à virgule flottante. Juste des opérations binaires rapides et efficaces.

Consommation d'énergie (le coût caché)

La performance n'est pas tout. La consommation d'énergie est importante. Surtout en Europe, où les coûts de l'énergie sont élevés et les réglementations en matière de durabilité sont strictes.

Consommation électrique du GPU :

Les GPU d'IA haut de gamme consomment 300 à 700 watts. Sous charge, constamment. Pendant des heures ou des jours pendant l'entraînement.

Les centres de données remplis de GPU consomment des mégawatts. Des centrales électriques entières. Des exigences de refroidissement énormes. Le coût opérationnel est massif.

Les futurs processeurs d'IA devraient consommer jusqu'à 15 360 watts chacun. Ce n'est pas une faute de frappe. Quinze kilowatts. Par puce. Vous aurez besoin de solutions de refroidissement exotiques et d'une infrastructure électrique dédiée. La directive européenne sur l'efficacité énergétique exige que les centres de données évalués à plus de 500 kilowatts déclarent leur consommation d'énergie. Avec des GPU comme ceux-ci, vous atteindrez ce seuil rapidement.

Consommation électrique du CPU :

Les CPU modernes consomment 50 à 150 watts sous les charges de travail d'IA. Beaucoup moins que les GPU.

Pour l'inférence, en particulier le déploiement en périphérie, l'efficacité énergétique est importante. Autonomie de la batterie. Limites thermiques. Coûts opérationnels.

AMD a récemment annoncé avoir atteint une amélioration de 20 fois de l'efficacité énergétique à l'échelle du rack pour les systèmes d'IA d'ici 2030, dépassant les tendances de l'industrie de près de 3 fois. Mais même avec ces améliorations, les GPU restent gourmands en énergie par rapport aux CPU pour de nombreuses charges de travail.

Avantage des opérations binaires :

Les opérations binaires consomment beaucoup moins d'énergie que la virgule flottante. Circuits plus simples. Moins d'activité de commutation. Moins d'énergie par opération.

Sur les CPU avec des réseaux binaires : 96 % de réduction de puissance par rapport aux réseaux à virgule flottante GPU. Même tâche. Fraction de l'énergie.

C'est important pour la durabilité. Pour les coûts opérationnels. Pour les contraintes de déploiement. Lorsque les coûts de l'électricité en Europe sont parmi les plus élevés au monde, l'exécution de l'IA sur des CPU avec des opérations binaires n'est pas seulement efficace, elle est économiquement sensée. Votre comptable appréciera les factures d'électricité plus basses. Votre responsable du développement durable appréciera la réduction de l'empreinte carbone.

Considérations de coût (la réalité commerciale)

Le matériel coûte de l'argent. Soyons précis :

• Coûts des GPU : Les GPU d'IA haut de gamme coûtent des dizaines de milliers par unité. La location de centres de données varie mais s'accumule rapidement. L'entraînement de grands modèles nécessite des centaines de GPU pendant des semaines. La facture atteint des millions.
• Coûts des CPU : Les CPU haut de gamme coûtent des milliers, pas des dizaines de milliers. Beaucoup moins cher. Déjà dans chaque serveur. Aucun achat de matériel supplémentaire n'est nécessaire.
• TCO (Coût total de possession) : Les GPU nécessitent un coût matériel plus la consommation d'énergie plus le refroidissement plus une infrastructure spécialisée. TCO élevé.

CPU : Coût matériel inférieur plus faible consommation d'énergie plus infrastructure standard. TCO inférieur.

Pour l'inférence à grande échelle, en particulier avec les réseaux binaires, les CPU peuvent être plus rentables. L'écart de performance se réduit, l'écart de coût s'élargit en faveur du CPU.

Voici un exemple pratique : Exécuter l'inférence pour un million de requêtes par jour. Sur des GPU avec des modèles à virgule flottante, vous pourriez avoir besoin de serveurs GPU dédiés, d'une infrastructure de refroidissement et de budgets d'énergie substantiels. Sur des CPU avec des réseaux binaires, vous pouvez utiliser l'infrastructure de serveur existante, un refroidissement standard et une fraction de l'énergie. Mêmes capacités, économie très différente.

Les entreprises européennes sont confrontées à une considération supplémentaire : la souveraineté matérielle. La plupart des GPU d'IA haut de gamme proviennent de fabricants américains. Les dépendances de la chaîne d'approvisionnement créent des risques. Les CPU offrent des options d'approvisionnement plus diverses, y compris des fabricants européens. Lorsque les tensions géopolitiques affectent l'approvisionnement en puces, avoir des alternatives est important.

Quand utiliser quoi

Le bon choix dépend de votre cas d'utilisation :

Utilisez les GPU lorsque :

Entraînement de grands modèles à virgule flottante. La performance est critique. Le budget le permet. L'énergie n'est pas contrainte. Architectures de réseaux neuronaux traditionnels.

Les GPU excellent ici. Pas de question. Si vous entraînez un modèle de transformateur de 70 milliards de paramètres, les GPU sont vos amis. Leur architecture parallèle et leurs cœurs tensoriels en font le choix évident pour les multiplications matricielles massives à virgule flottante.

Utilisez les CPU lorsque :

Exécution de l'inférence en périphérie. L'énergie est limitée. Le coût est important. Les exigences de latence sont strictes. Modèles binaires ou quantifiés. Déploiement partout.

Les CPU ont du sens. Souvent la seule option.

Considérez également les CPU lorsque vous avez besoin de conformité GDPR avec un traitement local, lorsque vous déployez sur du matériel diversifié sans disponibilité de GPU, lorsque l'efficacité énergétique est plus importante que le débit brut, ou lorsque vous utilisez des réseaux neuronaux binaires qui exploitent les forces du CPU.

L'approche hybride :

Entraînez sur des GPU (si vous utilisez la virgule flottante). Déployez sur des CPU (en utilisant des versions binaires/quantifiées). Le meilleur des deux mondes.

Ou entraînez des réseaux binaires sur des CPU dès le début. Sautez entièrement les GPU. C'est l'approche Dweve.

Il n'y a pas de réponse universelle. Le dogme "vous avez besoin d'un GPU" ignore la nuance. Votre charge de travail, votre environnement de déploiement, vos contraintes budgétaires et vos choix architecturaux sont tous importants. Prenez une décision éclairée, pas une décision réflexe.

L'avenir (évolution du matériel)

Le paysage matériel est en train de changer :

Puces d'IA spécialisées :

TPUs (Google). Moteurs neuronaux (Apple). ASICs personnalisés. Optimisés pour des charges de travail d'IA spécifiques. Ni purement CPU ni purement GPU.

Ceux-ci pourraient dominer des niches spécifiques. Mais les CPU et les GPU restent à usage général. Et les puces spécialisées comportent des risques de verrouillage du fournisseur. Lorsque Google contrôle les TPU et Apple contrôle les moteurs neuronaux, vous dépendez de leurs feuilles de route et de leurs prix. Les entreprises européennes devraient considérer ces implications en matière de souveraineté.

Extensions d'IA CPU :

Intel AMX (Advanced Matrix Extensions). ARM SVE2. Extensions vectorielles RISC-V. Les CPU ajoutent des instructions spécifiques à l'IA.

L'écart CPU-GPU pour l'IA se réduit. Surtout pour les opérations entières et binaires.

Ces extensions apportent l'accélération de la multiplication matricielle directement aux CPU. Pas aussi puissantes que les GPU dédiés pour la virgule flottante, mais suffisantes pour de nombreuses charges de travail. Et elles sont livrées en standard, aucun matériel supplémentaire n'est requis.

Architectures écoénergétiques :

À mesure que les coûts de l'énergie augmentent, l'efficacité est plus importante que la performance brute. Opérations binaires. Puces neuromorphiques. Calcul analogique.

L'avenir favorise l'efficacité. Les CPU avec des opérations binaires s'inscrivent mieux dans cette tendance que les GPU gourmands en énergie à virgule flottante.

Les prix de l'énergie et les réglementations en matière de durabilité en Europe accélèrent ce changement. Lorsque vous payez des tarifs élevés pour l'électricité et que vous êtes confronté à des mandats de réduction des émissions de carbone, l'efficacité n'est pas facultative. Elle est obligatoire. Le matériel qui fait plus avec moins d'énergie gagne.

Croissance de l'edge computing :

L'IA passe du cloud à la périphérie. Téléphones. Voitures. Appareils IoT. Ceux-ci ont des CPU, pas des GPU.

L'IA efficace sur les CPU devient obligatoire, pas facultative.

La loi européenne sur l'IA met l'accent sur le traitement local pour certaines applications. L'edge computing avec l'IA basée sur le CPU s'aligne parfaitement avec ces exigences réglementaires. Les données restent locales. Le traitement se fait localement. La conformité est plus simple.

Chiffres de performance réels

Soyons précis avec des mesures réelles :

Réseaux neuronaux à virgule flottante :

GPU : 100-300 TFLOPS (mille milliards d'opérations à virgule flottante par seconde). Les modèles haut de gamme comme l'A100 atteignent 624 TFLOPS pour le FP16. Le nouveau H200 pousse encore plus haut.

CPU : 1-5 TFLOPS

Gagnant : GPU (20-100× plus rapide)

L'écart est indéniable. Pour les réseaux neuronaux traditionnels, les GPU dominent. C'est pourquoi tout le monde supposait que vous aviez besoin de GPU pour l'IA. Pendant une décennie, ils ont eu raison.

Réseaux neuronaux binaires :

GPU : Limité par le manque de matériel spécialisé. Utilise INT8 ou des noyaux personnalisés. Peut-être 10-30× plus rapide que le CPU pour les opérations binaires.

CPU : XNOR et popcount sont natifs. Extrêmement rapides. Parallèles sur les cœurs avec AVX-512.

Gagnant : Le CPU peut égaler ou dépasser le GPU (Dweve Loom : 40× plus rapide sur CPU vs transformateurs sur GPU)

Ce renversement n'est pas magique. C'est la rencontre des mathématiques et de la conception matérielle. Les opérations binaires jouent sur les forces du CPU de la même manière que la multiplication à virgule flottante joue sur les forces du GPU.

Latence :

GPU : Surcharge de transfert PCIe. 1-10 ms juste pour le mouvement des données.

CPU : Surcharge de transfert nulle. Inférence sub-milliseconde possible.

Gagnant : CPU pour les applications à faible latence

Cette surcharge PCIe est fixe. Aucune optimisation ne l'élimine. Pour les applications en temps réel où chaque milliseconde compte, les CPU gagnent par conception.

Efficacité énergétique (opérations par watt) :

GPU : ~500-1000 GFLOPS/W (virgule flottante)

CPU : ~100-200 GFLOPS/W (virgule flottante)

Gagnant : GPU pour la virgule flottante

Les opérations binaires changent cela :

CPU avec binaire : 10-50× meilleures opérations/watt que GPU avec virgule flottante

Gagnant : CPU avec opérations binaires

Lorsque les coûts de l'électricité en Europe sont 3 à 4 fois plus élevés qu'aux États-Unis, ces différences d'efficacité se traduisent directement par des coûts opérationnels. Le cas commercial de l'IA basée sur le CPU devient rapidement convaincant.

Ce que vous devez retenir

Si vous ne retenez rien d'autre de ceci, rappelez-vous :

• 1. Les GPU dominent l'IA à virgule flottante. Parallélisme de la multiplication matricielle. Cœurs tensoriels spécialisés. 20 à 100 fois plus rapides que les CPU pour les réseaux neuronaux traditionnels. Pour les charges de travail à virgule flottante, ils sont le choix évident.
• 2. Les CPU excellent dans différentes choses. Logique complexe. Faible latence. Opérations entières/binaires. Disponibilité universelle. Traitement local conforme au GDPR.
• 3. Les réseaux binaires changent l'équation. XNOR et popcount sont des opérations natives du CPU. Les CPU peuvent égaler ou dépasser les performances des GPU pour l'IA binaire. Le changement mathématique favorise l'architecture du CPU.
• 4. La consommation d'énergie est de plus en plus importante. GPU : 300-700W aujourd'hui, jusqu'à 15 360W projetés. CPU : 50-150W. Opérations binaires : 96 % de réduction de puissance. Avec les coûts de l'énergie et les mandats de durabilité en Europe, l'efficacité n'est pas facultative.
• 5. Le coût n'est pas seulement le matériel. Énergie. Refroidissement. Infrastructure. Souveraineté de la chaîne d'approvisionnement. Le TCO est important. Les CPU sont souvent moins chers pour l'inférence à grande échelle, en particulier avec les réseaux binaires.
• 6. Choisissez en fonction de la charge de travail, pas du dogme. Entraîner de grands modèles à virgule flottante ? GPU. Inférence en périphérie ? CPU. Réseaux binaires ? CPU. Conformité GDPR ? CPU. Les approches hybrides fonctionnent aussi.
• 7. L'avenir favorise l'efficacité. Edge computing. Coûts énergétiques croissants. Réglementations européennes en matière de durabilité. Exigences de la loi sur l'IA. Les architectures favorables aux CPU sont en ascension, pas en déclin.

En résumé

Les GPU ont gagné le premier round de l'IA parce que les réseaux neuronaux ont été conçus pour les opérations à virgule flottante et le parallélisme massif. Les GPU ont été construits exactement pour cela. Une décennie de domination a créé l'hypothèse que l'IA nécessite des GPU. Pour les charges de travail à virgule flottante, cela reste vrai.

Mais l'IA évolue. Réseaux binaires. Quantification entière. Architectures efficaces. Ceux-ci favorisent les CPU. Les fondements mathématiques ont changé, et avec eux, le matériel optimal.

Le récit "vous avez besoin d'un GPU" est dépassé pour de nombreux cas d'utilisation. Inférence en périphérie ? Réseaux binaires ? Déploiement sensible aux coûts ? Conformité GDPR ? Les CPU sont compétitifs. Souvent supérieurs.

Le paysage matériel est en train de changer. Des puces spécialisées émergent. Des extensions d'IA CPU arrivent. Le monopole du GPU prend fin. Les entreprises européennes ont des avantages particuliers dans ce changement : les réglementations strictes en matière de protection des données favorisent le traitement local par le CPU, les coûts énergétiques élevés récompensent l'efficacité, et les préoccupations en matière de souveraineté matérielle bénéficient de la diversité des sources de CPU.

Comprendre ce que chaque processeur fait bien vous aide à choisir correctement. Pas basé sur le battage médiatique. Basé sur vos exigences réelles. Performance, puissance, coût, contraintes de déploiement, conformité réglementaire.

Les GPU dominent toujours l'entraînement de grands modèles à virgule flottante. Mais l'inférence ? Le déploiement ? L'edge computing ? L'équilibre est en train de changer. Et les opérations binaires sur les CPU mènent ce changement. La prochaine décennie de l'IA ne ressemblera pas à la dernière. Le matériel qui semblait essentiel pourrait être facultatif. Le matériel qui semblait insuffisant pourrait être idéal.

Votre choix n'est pas GPU ou CPU. C'est comprendre quelle charge de travail convient à quel matériel. Et de plus en plus, cette compréhension pointe vers les CPU pour plus de cas d'utilisation que la sagesse conventionnelle ne le suggère.

Vous voulez voir l'IA optimisée pour le CPU en action ? Explorez Dweve Loom. Raisonnement par contraintes binaires sur des CPU standard. 40 fois plus rapide que les modèles de transformateurs sur les GPU. 96 % de réduction de puissance. Conçu pour être conforme au GDPR. Le type d'IA qui fonctionne avec le matériel que vous avez déjà. Conçu en Europe pour les exigences européennes.