La compétition technologique des dix prochaines années sera en apparence une compétition d’applications d’IA, mais au fond, ce sera en réalité une compétition de systèmes à puces.
Ces dernières années, lorsqu’on parle d’intelligence artificielle, la première chose à laquelle beaucoup de gens pensent est Nvidia et SK Hynix.
Ce n’est pas difficile à comprendre. La formation sur de grands modèles nécessite une énorme quantité de calculs. Les puces informatiques et les puces de stockage constituent des besoins essentiels, et les GPU sont particulièrement performants en calcul parallèle. Cela fait également de Nvidia l’entreprise la plus éblouissante de cette vague d’IA.
Mais si l’on se concentre uniquement sur les GPU, il est facile d’avoir des biais cognitifs sur l’ensemble de l’industrie des puces.
Parce que le fonctionnement de l’IA ne repose pas sur une seule puce, mais sur un ensemble complet de systèmes de puces. Le GPU est responsable du calcul, le CPU est responsable de la planification, le HBM est responsable de la transmission des données, la puce réseau est responsable de l'interconnexion, la puce d'alimentation est responsable de l'alimentation électrique et du contrôle de l'efficacité énergétique, le MCU est responsable du contrôle de l'équipement physique du terminal et le SoC intègre l'ensemble du système informatique dans les téléphones mobiles, les voitures et le matériel intelligent.
Pour faire simple, la concurrence dans l’industrie de l’IA n’a jamais été une compétition de puces individuelles, mais une compétition de l’ensemble du système.
Il n’y a aucun doute sur l’importance du GPU. À l’origine, il était principalement utilisé pour le rendu graphique et était utilisé dans les jeux, la modélisation 3D, le traitement vidéo et d’a...
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