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Microsoft va intégrer les accélérateurs d'IA de Graphcore à sa plate-forme cloud Azure

Les puces de la start-up britannique Graphcore, conçues spécifiquement pour accélérer les calculs liés à l'intelligence artificielle, seront bientôt accessibles aux utilisateurs de Microsoft Azure. Un témoignage de confiance de la part de Microsoft pour la jeune pousse, et ce alors qu'Intel présente ses propres puces concurrentes.
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Microsoft va intégrer les accélérateurs d'IA de Graphcore à sa plate-forme cloud Azure
La puce d'intelligence artificielle GC2 de Graphcore. © Graphcore

Les utilisateurs de la plate-forme cloud Microsoft Azure pourront bientôt compter sur une accélération des calculs liés à l'intelligence artificielle fournie par les puces spécialisées de la start-up anglaise Graphcore. L'annonce de ce partenariat a été faite mercredi 13 novembre 2019. Microsoft avait fait partie des investisseurs de la levée de fonds de 200 millions de dollars réalisée par Graphcore en décembre dernier.

 

Un premier client hyperscale

C'est une victoire de taille pour la jeune pousse britannique fondée en 2016. Graphcore affirme dans un communiqué que cela prouve que sa technologie est mature, que ce soit au niveau hardware ou de l'architecture logicielle. La confiance d'un acteur "hyperscale" (terme décrivant les géants du cloud, dont les infrastructures serveurs sont incomparables à celles d'entreprises traditionnelles) est en effet un gage de qualité, en plus de représenter un immense potentiel commercial. Nigel Toon, CEO de Graphcore, s'est ainsi félicité du fait que la technologie de Graphcore sera bientôt accessible partout dans le monde.

 

Des puces spécialisées comme alternative aux GPU

Graphcore développe des puces qu'elle a baptisées Intelligence Processing Units (IPU) afin de les différencier des CPU et GPU existants. Leur architecture est hautement parallèle, comme celle des GPU, mais est optimisée pour les calculs liés à l'intelligence artificielle, et en particulier le traitement du langage naturel. La start-up affirme que l'entraînement de modèles pour la reconnaissance d'image, le traitement de la voix ou l'analyse vidéo est de 10 à 100 fois plus rapide en utilisant ses produits qu'avec un système conventionnel. Elle précise de plus que son architecture est tout aussi adaptée à l'inférence.

 

Les domaines d'application sont vastes : santé, industrie, finance... Le Français Qwant s'en sert notamment pour son moteur de recherche d'images, et rapporte des performances 3,5 fois plus rapides qu'aurapavant. Carmot Capital, un cabinet californien spécialisé dans la couverture de risque, rapporte de son côté des calculs 26 fois plus rapides. Graphcore emploie environ 200 employés à l'heure actuelle et avait projeté en début d'année 50 millions de dollars de revenus pour 2019. Elle prévoit d'atteindre un milliard de dollars de revenus d'ici 5 ans.

 

Le combat avec Nvidia et Intel sera rude

Evidemment, la concurrence est aussi féroce. Intel, qui reste le roi des datacenters avec ses CPU, vient notamment de présenter ses puces Nervana, concurrentes directes des produits de Graphcore. Nvidia continue de son côté d'améliorer ses GPU, qui restent aujourd'hui une solution privilégiée pour le deep learning. On peut aussi citer Google, qui a développé ses propres puces spécialisées en interne, ou encore Cerebras, une start-up californienne rivale.

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