2023 a &eacute;t&eacute; une ann&eacute;e r&eacute;volutionnaire pour l'IA (intelligence artificielle) g&eacute;n&eacute;rative dans divers domaines. D'ici la fin de l'ann&eacute;e, un autre mot &agrave; la mode a pris le devant de la sc&egrave;ne, PC IA ! Qu'est-ce que le PC IA ? Pour le dire simplement, PC IA peut &ecirc;tre consid&eacute;r&eacute; comme une architecture PC am&eacute;lior&eacute;e. Il est largement d&eacute;fini comme un appareil informatique dot&eacute; de fonctions d'IA g&eacute;n&eacute;rative sans avoir besoin d'une plate-forme cloud. Il dispose de la m&ecirc;me CPU (unit&eacute; centrale de traitement) et de la m&ecirc;me GPU (unit&eacute; de processeur graphique) qu'un PC traditionnel et d&rsquo;une NPU (Unit&eacute; de traitement neuronale) suppl&eacute;mentaire que les PC traditionnels ne poss&egrave;dent pas. La NPU peut traiter rapidement de grandes quantit&eacute;s de donn&eacute;es avec une consommation d'&eacute;nergie r&eacute;duite et est associ&eacute;e &agrave; un LLM (grand mod&egrave;le de langage) local pour acc&eacute;l&eacute;rer davantage le d&eacute;veloppement de l'IA g&eacute;n&eacute;rative dans l'industrie, le commerce et l'&eacute;ducation.
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Alors, quel est le lien entre l'informatique IA, le PC IA et la m&eacute;moire ? Si nous comparons un syst&egrave;me d'IA &agrave; un cerveau, la m&eacute;moire de l'ordinateur &eacute;quivaudrait aux zones de m&eacute;moire du cerveau. Tout comme le cerveau humain a besoin de stocker et de r&eacute;cup&eacute;rer des informations pour l'apprentissage et la prise de d&eacute;cision, les PC IA ont &eacute;galement besoin de m&eacute;moire pour stocker et g&eacute;rer les donn&eacute;es et les param&egrave;tres du mod&egrave;le. &Eacute;tant donn&eacute; que la m&eacute;moire stocke des donn&eacute;es utilis&eacute;es par des mod&egrave;les de langage &agrave; grande &eacute;chelle, la vitesse d'acc&egrave;s affecte &eacute;galement les performances de calcul de l'IA pour diff&eacute;rentes t&acirc;ches. De plus, le PC IA fait g&eacute;n&eacute;ralement r&eacute;f&eacute;rence &agrave; l'utilisation de l'IA g&eacute;n&eacute;rative sur un PC sans qu'il soit n&eacute;cessaire de connecter l'appareil au cloud. M&ecirc;me si le PC ne dispose pas d'une connexion r&eacute;seau, l'IA g&eacute;n&eacute;rative peut toujours &ecirc;tre utilis&eacute;e sur l'appareil.

Par cons&eacute;quent, la m&eacute;moire joue un r&ocirc;le essentiel dans PC IA, affectant directement les performances globales du syst&egrave;me et l'efficacit&eacute; de l'ex&eacute;cution des t&acirc;ches d'IA. Le fonctionnement de l'IA n&eacute;cessite une grande quantit&eacute; de donn&eacute;es pour l'entra&icirc;nement et l'apprentissage en profondeur, et ces donn&eacute;es sont g&eacute;n&eacute;ralement stock&eacute;es temporairement en m&eacute;moire. Le mod&egrave;le d'IA entra&icirc;n&eacute; contient un grand nombre de param&egrave;tres et, &agrave; mesure que la complexit&eacute; du mod&egrave;le augmente, le nombre de param&egrave;tres augmente &eacute;galement en cons&eacute;quence, et une capacit&eacute; de m&eacute;moire suffisante est n&eacute;cessaire pour stocker ces param&egrave;tres. Ainsi, la m&eacute;moire haute vitesse et haute capacit&eacute; peut fournir des vitesses d'acc&egrave;s aux donn&eacute;es plus rapides et aider &agrave; acc&eacute;l&eacute;rer le processus d'entra&icirc;nement du mod&egrave;le. Lors de l'importation d'un mod&egrave;le entra&icirc;n&eacute; dans des applications r&eacute;elles, il est essentiel d'optimiser la m&eacute;moire, de r&eacute;duire la taille du mod&egrave;le et d'am&eacute;liorer l'efficacit&eacute; de l'utilisation de la m&eacute;moire.
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En termes de mat&eacute;riel, les fabricants de processeurs se concentrent sur les capacit&eacute;s de traitement de l'IA des terminaux afin de poursuivre des objectifs plus rapides (r&eacute;ponse imm&eacute;diate, faible latence), plus s&ucirc;rs (stockage local) et plus &eacute;conomiques (r&eacute;duction de la d&eacute;pendance aux serveurs). Qu'il s'agisse d'Intel NPU, d'AMD Ryzen AI, d'Apple Neural Engine ou de Qualcomm NPU, ces technologies sont d&eacute;di&eacute;es &agrave; la r&eacute;alisation d'applications d'IA client sur des terminaux en int&eacute;grant des moteurs d'acc&eacute;l&eacute;ration neuronale, ce qui signifie que les utilisateurs n'ont plus besoin de compter sur le cloud computing. L'inf&eacute;rence de l'IA peut &ecirc;tre effectu&eacute;e hors ligne pour r&eacute;pondre aux besoins de production et jeter les bases du d&eacute;veloppement de PC d'IA dot&eacute;s d'une informatique efficace.
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&Eacute;tant donn&eacute; qu'Intel et AMD devraient lancer de nouvelles plates-formes en 2024, toutes les nouvelles sp&eacute;cifications seront &eacute;quip&eacute;es de DDR5. Cela permettra &eacute;galement d'acc&eacute;l&eacute;rer la part de march&eacute; et le taux de p&eacute;n&eacute;tration de la DDR5, tout en favorisant le remplacement des processeurs pour PC. On s'attend &agrave; ce que cette vague de remplacement soit &agrave; l'origine du d&eacute;veloppement &eacute;nergique des PC dot&eacute;s d'IA. Les grands serveurs, les centres de donn&eacute;es et les stations de travail haut de gamme ne sont pas les seules applications qui ont besoin d'une DRAM haute vitesse et de grande capacit&eacute; pour atteindre des vitesses d'acc&egrave;s aux donn&eacute;es plus rapides. Pour ceux qui aiment les nouvelles technologies, qui souhaitent cr&eacute;er gr&acirc;ce &agrave; l'IA et les joueurs qui ont des exigences plus &eacute;lev&eacute;es en mati&egrave;re de vitesse et de capacit&eacute; physiques, leur exp&eacute;rience d'IA tant attendue semble &ecirc;tre &agrave; port&eacute;e de main !

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