Blackwell de NVIDIA marque un bond monumental dans l’informatique accélérée, exploitant les GPU pour transformer l’IA, l’apprentissage automatique et les flux de travail industriels bien au-delà des limites des CPU.
Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a récemment donné une présentation révolutionnaire qui a laissé le monde de la tech sans voix. Alors que la montée en puissance traditionnelle des CPU atteint ses limites, NVIDIA façonne l’avenir avec l’informatique accélérée. Cette approche révolutionnaire promet non seulement de transformer les industries, mais aussi de redéfinir notre compréhension et notre interaction avec la technologie.
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13 novembre 2024
Pendant des décennies, la loi de Moore a offert une trajectoire prévisible à l’évolution de la puissance de calcul. Cependant, à mesure que nous atteignons les limites du scaling des CPU, la progression automatique touche à sa fin. Ce changement appelle à l’innovation au-delà des méthodes traditionnelles. NVIDIA entre alors en scène, avec une vision d’accélérer le logiciel et de repenser la pile informatique depuis la base. En s’appuyant sur leur architecture CUDA dans des secteurs variés, NVIDIA a atteint des performances autrefois jugées impossibles.
L’introduction des GPU par NVIDIA a transformé le graphisme informatique en temps réel et ouvert la voie à l’informatique accélérée dans de nombreux domaines. De la fabrication de semi-conducteurs à l’informatique quantique, les technologies NVIDIA accélèrent les applications par des facteurs de 20, 30, voire 50 fois. Ce bond en avant est rendu possible grâce à une coopération étroite avec les développeurs de logiciels et les partenaires industriels, favorisant un écosystème dynamique d’informatique accélérée.
La méthode traditionnelle de développement logiciel — coder des algorithmes pour traiter les données — a été dépassée par l’apprentissage automatique. Jensen Huang insiste sur ce changement de paradigme, où les machines apprennent désormais à partir d’immenses ensembles de données pour créer des fonctions prédictives. Cette évolution du logiciel 1.0 au logiciel 2.0 marque un passage vers l’intelligence artificielle, avec des réseaux neuronaux qui prospèrent sur les GPU NVIDIA.
Au cœur de l’innovation de NVIDIA se trouve le système Blackwell, un bond monumental dans la capacité de calcul. Conçu pour l’analyse massive de données, Blackwell représente le summum de la technologie GPU, avec des GPU interconnectés fonctionnant comme une seule entité colossale. Cette architecture prend en charge des tâches avancées telles que l’entraînement de modèles d’IA, l’inférence et les simulations complexes, repoussant les frontières du traitement de données et de l’intelligence artificielle.
L’informatique accélérée consiste à utiliser du matériel et des logiciels spécialisés pour effectuer des tâches de manière plus efficace qu’avec une informatique basée uniquement sur les CPU traditionnels. Les GPU de NVIDIA et l’architecture CUDA sont des exemples majeurs de technologies à l’origine de cette innovation.
L’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’apprendre des modèles à partir des données et de faire des prédictions, contrairement à la programmation traditionnelle où les algorithmes sont explicitement codés par l’humain. Ce changement permet la création de systèmes plus adaptatifs et intelligents.
Les solutions d’informatique accélérée de NVIDIA ont un impact sur de nombreux secteurs, notamment la santé, l’automobile, la finance, et bien d’autres. Leurs technologies sont essentielles pour l’entraînement de modèles d’IA, le traitement de données en temps réel et les simulations complexes.
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