Semi-conducteurs : les inventions et pistes de recherche les plus prometteuses

Du calcul fongible à la photonique sur silicium, en passant par l'informatique neuromorphique, tour d'horizon des techniques qui dessinent le futur du calcul de haute performance.

Les semi-conducteurs sont devenus l'un des nerfs de la guerre de l'IA. Le JDN s'est penché sur leur futur en scrutant les pistes d'évolution les plus prometteuses.

Le GPU optimization stack ou l’IA comme écosystème

Ensemble des couches logicielles et matérielles qui permettent d'optimiser la puissance de calcul d'un GPU, l’optimization stack permet de minimiser les ressources consommées par l’IA, à l’heure où le coût du token devient, comme Jensen Huang l’a affirmé lors de la conférence annuelle de Nvidia, un enjeu majeur.

Il comprend l’intégralité de la chaîne de valeur de l’IA, depuis le silicium brut jusqu'à l'application finale. Il s’agit donc d’optimiser aussi bien le matériel (architecture du GPU, bande passante mémoires, nombre de cœurs) que les drivers (qui font l'interface entre le système d'exploitation et le matériel, à l’instar de la plateforme de programmation CUDA chez Nvi...
[Courte citation de 8% de l'article original]