![\"Intel](\"https:\/\/blogging-techies.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/Intel-vsXeon-Cascade-Lake-NVIDIA-Turing-un-analisis-en-IA.png\")
<\/p>\nIl semble que la nouvelle devise de la Silicon Valley ces derni\u00e8res ann\u00e9es soit: “Les donn\u00e9es sont le nouveau p\u00e9trole”, et pour cause. Le nombre d’entreprises utilisant les technologies d’IA d’apprentissage automatique a grimp\u00e9 en fl\u00e8che, et m\u00eame quelques ann\u00e9es apr\u00e8s le d\u00e9but, le nombre continue d’augmenter. Cette forme d’IA n’est plus seulement un article acad\u00e9mique ou un curieux projet de recherche, mais l’apprentissage automatique est devenu une partie importante du march\u00e9 des entreprises et il est difficile d’exag\u00e9rer les effets sur le mat\u00e9riel d’entreprise, \u00e0 la fois dans les achats et dans le d\u00e9veloppement. C’est l’\u00e2ge de l’IA.<\/p>\n
\u00c0 premi\u00e8re vue, la s\u00e9lection mat\u00e9rielle pour ce type d’application semble simple: les processeurs Intel Xeon pour le stockage et le pr\u00e9traitement des donn\u00e9es, les GPU NVIDIA pour (presque) toutes les IA. En fait, cela est largement le cas depuis plusieurs ann\u00e9es. Cependant, les concurrents de NVIDIA n’ont pas \u00e9t\u00e9 inactifs tout le temps, et cela est particuli\u00e8rement vrai pour Intel, dont la part du march\u00e9 des entreprises menace finalement tout cela. Des processeurs d\u00e9di\u00e9s d\u00e9di\u00e9s \u00e0 faible puissance aux Xeons optimis\u00e9s, Intel examine tous les niveaux du march\u00e9 de l’IA. Le r\u00e9sultat net est que l’IA est abord\u00e9e dans plusieurs directions diff\u00e9rentes parmi tous ces concurrents et l’humble bataille pour l’\u00e8re de l’IA est incroyablement int\u00e9ressante \u00e0 mon humble avis.<\/p>\n
Aujourd’hui, jetons un coup d’\u0153il au c\u0153ur du mat\u00e9riel d’intelligence artificielle d’Intel, les processeurs \u00e9volutifs Xeon de deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration d’Intel, mieux connus sous le nom de \u00abCascade Lake\u00bb. Lanc\u00e9s plus t\u00f4t cette ann\u00e9e, ces nouveaux processeurs sont toujours bas\u00e9s sur la m\u00eame architecture Skylake de base que les produits de premi\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration, mais incluent plusieurs nouvelles instructions pour acc\u00e9l\u00e9rer les performances de l’IA.<\/p>\n
Et quand il s’agit de nouvelles technologies, c’est sans aucun doute l’aspect le plus int\u00e9ressant de Cascade Lake. Bien que nous puissions parler de l’am\u00e9lioration globale de 3 \u00e0 6% des performances du processeur, des 56 c\u0153urs de processeur Intel les plus chers de tous les temps et des \u00abrep\u00e8res du record du monde\u00bb, ces petites am\u00e9liorations sont presque sans rapport avec le avenir \u00e0 court et moyen terme dans le monde informatique. Voir la premi\u00e8re diapositive d’Intel Press & Analyst Briefing.<\/p>\n
Internet des objets, technologie des donn\u00e9es et IA. Une grande partie de la croissance informatique, de l’innovation et de l’avenir sera l\u00e0. Et c’est l\u00e0 qu’Intel veut \u00eatre.<\/p>\n
NVIDIA d\u00e9tient actuellement un monopole virtuel sur la partie “la plus sexy” de ce march\u00e9, \u00e0 savoir le deep learning et le logiciel HPC “massivement parall\u00e8le”. En raison de la confluence de facteurs du c\u00f4t\u00e9 mat\u00e9riel et logiciel, la plupart de ces logiciels s’ex\u00e9cutent sur des GPU et des clusters NVIDIA. Pour le grand public, il semble que NVIDIA ait le \u00abmarch\u00e9 de l’IA\u00bb, une image qui n’est pas inexacte, mais n’est pas compl\u00e8te non plus. Le march\u00e9 de l’IA est bien plus qu’une simple inf\u00e9rence de r\u00e9seau neuronal, et en particulier, tout ce qui doit se produire pour fournir des donn\u00e9es au mod\u00e8le d’IA est n\u00e9glig\u00e9. En cons\u00e9quence, les r\u00e9seaux de neurones et les robots de terminaison sont les gros titres, m\u00eame s’ils ne sont qu’une partie de l’image. En r\u00e9alit\u00e9, le traitement Web pour les applications d’IA ressemble davantage \u00e0 la figure suivante.<\/p>\n
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En bref, l’ex\u00e9cution r\u00e9elle du code d’apprentissage automatique n’est qu’une tr\u00e8s petite partie des outils logiciels n\u00e9cessaires pour cr\u00e9er et utiliser l’IA.<\/p>\n
Avant de commencer, vous devez capturer, d\u00e9compresser, filtrer, r\u00e9organiser, mapper et m\u00e9langer des donn\u00e9es. Une fois que tout est tri\u00e9 et m\u00e9lang\u00e9, vous devrez ajouter les donn\u00e9es. \u00c9tant donn\u00e9 que les algorithmes ML n\u00e9cessitent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour faire de bonnes pr\u00e9visions, cela peut prendre beaucoup de m\u00e9moire. Parce que? Allons un peu plus loin.<\/p>\n ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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