CPU vs GPU vs NPU : Quelle est la différence ?

L'avènement de l'IA s'accompagne d'un nouveau type de puce informatique qui sera de plus en plus utilisé. Vous avez probablement déjà entendu parler du CPU, du GPU et, plus récemment, du NPU. Démêlons la différence entre ces différentes unités de calcul et la manière de les utiliser au mieux. Mais tout d'abord, une leçon d'histoire.

Apparues dans les années 1960, les unités centrales de traitement (UC) sont le cœur battant de tous les ordinateurs et sont chargées d'effectuer toutes les opérations de base. Conçues pour être polyvalentes et capables de gérer un large éventail d'instructions et d'opérations, elles sont idéales pour faire fonctionner les systèmes d'exploitation, les logiciels de productivité et de nombreuses autres applications générales. Toutefois, avec l'apparition des premiers jeux vidéo en 3D et des applications graphiques avancées, les limites des unités centrales de traitement sont devenues évidentes. Conçue pour l'informatique générale, leur architecture n'était pas optimisée pour le traitement parallèle massif requis par les applications graphiques intensives et les simulations scientifiques.

Cependant, avec la demande croissante de traitement parallèle massif requis par les applications graphiques intensives et les simulations scientifiques, les limites des CPU et des coprocesseurs mathématiques sont devenues évidentes. Cela a conduit au développement des unités de traitement graphique (GPU) dans les années 1990, qui sont rapidement devenues indispensables et spécialisées dans le traitement parallèle de grandes quantités de données. Les GPU (disponibles sous forme de puces graphiques intégrées ou de cartes graphiques autonomes) sont construits avec des centaines ou des milliers de petits cœurs spécialisés (ALU : Arithmetic Logic Units) qui peuvent effectuer plusieurs opérations simultanément, ce qui les rend idéaux pour le rendu graphique et, plus récemment, pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage profond (deep learning).

Au cours des dernières années, une nouvelle catégorie a vu le jour : les unités de traitement neuronal (NPU). Alors que les coprocesseurs mathématiques et les GPU ont accéléré les calculs en virgule flottante et le traitement parallèle de grandes quantités de données, les NPU sont conçues pour traiter efficacement la multiplication et l'addition de matrices, ce qui est essentiel pour les charges de travail de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML) telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage machine.

En pratique, les CPU, GPU et NPU sont tous essentiels au fonctionnement d'un ordinateur moderne, mais chacun est optimisé pour différents types de calculs et de rendus. Voyons ce qu'il en est.

Au cœur de tout dispositif informatique se trouve le processeur, souvent appelé "cerveau" du système. Il est connu pour sa polyvalence et ses capacités informatiques générales, grâce à une architecture conçue pour gérer des applications et des tâches nécessitant des prises de décision complexes.

Points forts

• Compatibilité
  Pratiquement toutes les applications logicielles sont conçues pour fonctionner sur l'unité centrale, ce qui garantit une intégration transparente avec les systèmes existants.
  
• Polyvalence
  Qu'il s'agisse d'exécuter des systèmes d'exploitation ou des algorithmes complexes, les unités centrales peuvent facilement gérer diverses charges de travail.

Faiblesses

• Parallélisme limité
  Les CPU traditionnels sont limités par leur incapacité à gérer efficacement les tâches parallèles, ce qui crée des goulets d'étranglement dans les scénarios de calcul parallèle.
  
• Coût de la mise à l'échelle
  La mise en œuvre de l'informatique basée sur le CPU pour répondre aux besoins des charges de travail d'IA peut s'avérer prohibitive, en particulier pour les déploiements à grande échelle.
  
  

Conçus à l'origine pour le rendu des graphiques dans les jeux vidéo, les GPU ont changé la donne dans le domaine de l'IA grâce à leurs capacités inégalées de traitement parallèle, telles que l'apprentissage en profondeur et le traitement des images.

Contrairement aux CPU, les GPU excellent dans l'exécution simultanée de milliers de tâches de calcul en parallèle, ce qui les rend essentiels pour l'entraînement et l'exploitation de réseaux neuronaux complexes.

Points forts

• Puissance de traitement parallèle
  Avec des milliers de cœurs optimisés pour le calcul parallèle, les GPU permettent des graphismes de plus en plus réalistes. Ils accélèrent aussi considérablement les charges de travail d'IA, réduisant les temps de formation de plusieurs semaines à quelques heures.
• Évolutivité
  En exploitant la puissance de plusieurs GPU en parallèle, les entreprises peuvent faire évoluer leur infrastructure d'IA de manière transparente pour répondre à leurs besoins en constante évolution.

Faiblesses

• Cas d'utilisation spécifiques
  Si les GPU excellent dans les tâches de traitement parallèle, ils ne sont pas toujours aussi efficaces dans les applications séquentielles ou monothématiques, ce qui limite leur polyvalence.

Dans la quête de l'innovation en matière d'IA, un nouvel acteur est entré en scène : le NPU (Neural Processing Unit). Conçues dès le départ pour accélérer les calculs des réseaux neuronaux, les NPU sont taillées sur mesure pour répondre aux exigences de l'apprentissage en profondeur et des charges de travail de l'IA. Les NPU offrent des performances et une efficacité énergétique inégalées grâce à l'optimisation du matériel et des logiciels.

Points forts

• Optimisation spécifique à l'IA
  Les NPU sont spécialement conçues pour accélérer le traitement et l'entraînement des réseaux neuronaux, offrant ainsi des performances supérieures à celles des CPU et des GPU.
  
• Efficacité énergétique
  En minimisant les opérations inutiles et en maximisant l'efficacité des calculs, les NPU consomment beaucoup moins d'énergie que leurs homologues CPU et GPU, ce qui les rend idéales pour les appareils alimentés par batterie et les applications IoT.
  
• Capacités de calcul en périphérie
  Les NPU sont bien adaptées aux environnements de calcul en périphérie où une faible latence et un traitement des données en temps réel sont essentiels.

Faiblesses

• Complexité du développement
  Le développement et l'optimisation des applications logicielles pour les NPU nécessitent une expertise et des outils spécialisés, ce qui peut augmenter les coûts de développement et les délais de mise sur le marché.
  
• Polyvalence limitée
  Si les NPU excellent dans les tâches spécifiques à l'IA, elles ne sont pas bien adaptées aux tâches informatiques générales, ce qui limite leur applicabilité.