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Intel veut mettre fin à la domination du GPU sur le deep learning

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Entretien Le GPU est aujourd'hui le choix par défaut pour faire du deep learning. Un état de fait qui a donné des ailes à Nvidia, doublant ses revenus en 3 ans. Mais le GPU est-il la meilleure option ? Pas selon Naveen Rao, fondateur de Nervana et désormais Corporate Vice President en charge du groupe intelligence artificielle chez Intel. La solution (matérielle et logicielle) de Nervana, 100% pensée pour l'IA, sera commercialisée en 2018, et marquera d'après lui la fin de la domination du GPU sur ce marché.

Intel veut mettre fin à la domination du GPU sur le deep learning
Intel veut mettre fin à la domination du GPU sur le deep learning © Intel

L'engouement actuel pour l'intelligence artificielle (un terme fondamentalement flou qui regroupe de nombreuses disciplines sous une même appellation) est porté par une méthodologie d'apprentissage automatique (machine learning) appelée apprentissage profond (deep learning). Un type de processeur bien particulier domine ce marché : le GPU, ou graphics processing unit, c'est-à-dire un processeur graphique.

 

Comme son nom l'indique, il a été développé à la base pour les calculs intensifs liés à l'affichage, mais la parallélisation de son traitement de l'information le rend aussi particulièrement efficace pour le deep learning. Nvidia, l'actuel leader du marché du GPU, a su capitaliser sur ce fait en pivotant vers le marché de l'intelligence artificielle. L'entreprise a ainsi vu son chiffre d'affaires plus que doubler en trois ans, pour atteindre 2,636 milliards de dollars au dernier trimestre.

 

Intel contre-attaque sur l'IA pour défendre son business dans les data centers

Intel, le roi du CPU (central processing unit, soit un processeur à usage général), ne voit évidemment pas cela d'un bon oeil. L'entreprise a raté la vague du marché des smartphones, et celui des ordinateurs personnels est en lent déclin après avoir atteint sa maturité. Le marché des data centers, qu'il domine de façon écrasante, ne doit donc pas lui échapper... Or l'impact croissant du deep learning fait que la présence de Nvidia y augmente rapidement.

 

L'Usine Digitale a pu s'entretenir avec Naveen G. Rao, Corporate Vice President en charge du groupe AI au sein d'Intel, lors d'une soirée privée organisée par Intel durant le CES 2018. Il a intégré l'entreprise en août 2016 lorsque sa start-up Nervana a été rachetée par le géant du silicium. Il chapote aujourd'hui l'ensemble de la stratégie d'Intel en matière d'IA, qui inclut entre autres Movidius (pour les objets connectés) et Mobileye (pour le véhicule autonome).

 

Le GPU, un champion imparfait

La première question qui vient à l'esprit concerne évidemment Nvidia et la domination du marché de l'intelligence artificielle par le GPU. Jensen Huang, le CEO de Nvidia, se plaît d'ailleurs à marteler lors de chacune de ses keynotes à quel point les GPU surpassent les CPU pour ce type de calculs. Naveen Rao tient à clarifier les choses : "l'idée que les CPU sont complètement dépassés est un mythe. Le meilleur CPU du moment a des performances équivalentes aux GPU d'il y a deux ans. Il y a un écart de performance conséquent, mais il ne faut pas exagérer non plus."

 

Pour autant, le GPU est bien la référence à l'heure actuelle, et Naveen Rao n'a pas de mal à le reconnaître : "le GPU s'est imposé par défaut, et nous possédons encore aujourd'hui le framework le plus rapide sur cette architecture, que nous avions développé avant de commencer à concevoir notre propre puce." Nervana développe en effet une puce destinée aux data centers, qui a été conçu spécialement pour les calculs liés à l'intelligence artificielle. "Mais même si les GPU obtiennent de belles performances pour le deep learning, ils n'ont pas été conçus pour ça à la base, reprend le dirigeant. Nous avons voulu faire table rase du passé et repartir de zéro, sans aucun bagage, pour créer une puce qui soit la plus optimisée possible."

 

2018, année de transition vers les puces spécialisées ?

Cette dernière est censée fournir des performances très supérieures à celles des GPU. Difficile pour autant d'en juger tant que celle-ci n'aura pas été mise au banc d'essai. Naveen Rao en est conscient. "Notre produit arrivera sur le marché en 2018, et nous fournirons des benchmarks à ce moment là. Nous prenons notre temps avec ces derniers car nous ne voulons pas les fausser en notre faveur. Cela nous discréditerait. Mais je pense qu'une fois que notre produit sera sur le marché, vous observez un changement de perception dans l'opinion à mesure que les gens se rendront compte qu'ils peuvent résoudre de nouveaux problèmes en l'utilisant."

 

Sans surprise, le marché le plus critique est celui des acteurs du cloud, ce qu'on appelle les "hyperscale" : Amazon, Microsoft, Facebook, Google, mais aussi Baidu ou Alibaba. Ils représentent ensemble la majeure partie des achats de processeurs pour serveurs. Certains de ces méga-clients ont déjà accès en avant-première à la solution de Nervana.

 

Le TPU de Google, pas un vrai concurrent ?

Mais Nervana n'est pas le seul à développer une puce spécialisée (ASIC). Google en a aussi créé une en interne, baptisée TPU (pour Tensor Processing Unit). Interrogé sur cette potentielle concurrence, Naveen Rao se montre confiant. "Le développement de cette puce correspondait à une volonté de Google de ne pas subir un monopole sur le marché, avance-t-il. Lorsque ce monopole aura disparu, je serai surpris qu'ils continuent à travailler sur le sujet." Il poursuit : "je connais pas mal de monde dans l'équipe qui a créé le TPU. Ca n'a pas été une partie de plaisir pour eux. Développer un processeur est un métier à part entière, qui n'a rien à voir avec le développement logiciel. Je pense qu'en voyant qu'un meilleur produit est disponible, ils se recentreront sur leur coeur de métier."

 

Au-delà des puces, optimisation logicielle et accessibilité feront la différence

Intel s'intéresse aussi au marché plus traditionnel de l'entreprise avec des serveurs en propre. Il s'y trouvera, encore une fois, face à Nvidia, dont le DGX-1 connaît un vrai succès. Naveen Rao n'est pas inquiet, expliquant que sa solution sera une vraie "appliance" très simple à mettre en place et dotée d'un support logiciel complet, là où Nvidia "se contente d'inclure quelques logiciels open source et laisse les clients se débrouiller avec."

 

Cet avantage sur le plan logiciel impactera également les acteurs hyperscale. "Côté hardware, ils ne veulent que la puce, car ils ont des besoins très spécifiques et leur principale préoccupation est la rationnalisation des coûts d'infrastructure. Mais nous les aidons quand même sur l'aspect logiciel. Par opposition, les entreprises traditionnelles recherchent par dessus tout la simplicité d'usage, car pour elles le principal coût est le personnel qui gère l'exploitation et la maintenance des machines". L'accessibilité serait donc son avantage clé face à la compétition.

 

Un nouveau langage de programmation

Mais Nervana ne s'arrête pas qu'au software. Naveen Rao nous a fait une révélation de taille : Intel travaille au développement d'un langage informatique pour l'intelligence artificielle. Nous n'avons pas beaucoup de détails, si ce n'est qu'il s'agit d'une sorte de "Data Parallel C++". Pourquoi créer un langage dédié ? Tout simplement pour toucher un maximum de développeurs. "Nous ne visons pas un langage de niche réservé aux data scientists. L'objectif est d'atteindre une très grande part de la population." Autre information supplémentaire ne nous a été fournie à ce sujet, mais on imagine sans mal l'attrait d'une intégration de ce langage dans une future version de Microsoft Visual Studio, dans la lignée de ce qui a déjà été fait pour l'informatique quantique.

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