GPU

Un GPU (Graphics Processing Unit), ou processeur graphique,  est un composant matériel spécialisé initialement conçu pour accélérer le rendu graphique dans les jeux et les applications 3D.

Dans le domaine de l’IA, les GPU sont essentiels pour leur capacité à effectuer des calculs parallèles massifs, optimisant ainsi l’entraînement et l’exécution de modèles d’aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) et de réseaux neuronaux.

Contrairement aux CPU (processeurs centraux), les GPU possèdent des milliers de cœurs de calcul, permettant de traiter rapidement des opérations matricielles complexes (ex : multiplication de matrices) requises par les frameworks comme TensorFlow ou PyTorch. Leurs architectures dédiées (ex : CUDA chez NVIDIA, Tensor cores) en font un pilier des infrastructures IA modernes, des data centers aux véhicules autonomes, en passant par la génération de contenus multimédias (images, vidéos).

1. Types de GPU dominants pour l’IA

• GPU NVIDIA H100/H200 : Optimisés pour les data centers, utilisés par les géants comme Microsoft, Google, ou Meta pour l’entraînement de modèles massifs.
• GPU NVIDIA Blackwell (B200) : Nouvelle génération axée sur l’efficacité énergétique et les calculs parallèles, déployée dans les data centers et les PC haut de gamme (RTX 5000 Series).
• GPU RTX 5000 Series (Blackwell) : Destinés aux applications grand public (gaming, création), mais intégrant des technologies d’IA comme le DLSS 4 et le rendu neural.
• TPU Google : Processeurs spécialisés pour l’IA, utilisés en interne par Google pour réduire la dépendance aux GPU NVIDIA.

2. Prix des GPU (2025)

Nota : Les prix des GPU pour data centers (H100, Blackwell) ne sont pas officiels, mais leur coût est bien supérieur aux modèles grand public.

3. Consommation électrique

• GPU grand public :
  • RTX 5090 : 360 W.
  • RTX 5070 : 250 W.
• GPU pour data centers :
  • Les data centers équipés de Blackwell nécessitent 300–500 MW, contre 100–200 MW auparavant.
  • Une interaction avec ChatGPT consomme 10 fois plus d’énergie qu’une recherche Google.
• Efficacité énergétique :
  Les GPU Blackwell réduisent la consommation d’énergie des grands modèles de langage jusqu’à 25 fois, mais la demande globale explose avec l’IA Generativa.

4. Nombre de GPU requis pour un modèle d’IA

• Ejemplo 1 : xAI (Elon Musk) a construit un supercalculateur avec 100 000 H100 en 122 jours, prévoyant de passer à 200 000 H100/H200 en 2025.
• Ejemplo 2 : Meta possédait l’équivalent de 60 000 H100 fin 2024, incluant des H200 et Blackwell.
• Exemple 3 : L’entraînement d’un modèle comme BLOOM (IA générative) nécessite des milliers de GPU et émet environ 50 tonnes de CO₂, soit 10 fois l’empreinte annuelle d’un Français.

Estimation générale :

• Modèles de langage avancés (ex: GPT-4) : Plusieurs dizaines de milliers de GPU pour l’entraînement.
• Applications spécialisées : Quelques centaines à milliers de GPU selon la complexité.

5. Impact environnemental et défis

• Énergie : Les data centers pourraient consommer 1 000 TWh en 2026 (équivalent du Japon).

Un ejemplo concreto

Pour entraîner un modèle d’IA générative comparable à ChatGPT :

• GPU nécessaires : ~10 000 H100 (estimation basée sur les infrastructures de Microsoft et xAI).
• Coût matériel : >50 millions de dollars
• Consommation électrique : ~5 GWh pour l’entraînement (équivalent de 500 foyers annuels).
• Phase d’inférence : Représente 60–70 % de la consommation énergétique totale