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Exploiter les NPUs pour de l'IA embarquée dans les applis webs

Depuis l'été, j'ai un Pixel qui intègre à la fois un TPU (Tensor Processing Unit) pour les traitements IA et un NPU (Neural Processing Unit) pour les calculs neuronaux. J'utilise aussi des MacBooks équipés de puces M, dotées d'un Neural Engine, depuis deux ans. Et pourtant, j'ai l'impression que ces processeurs ne déploient qu'une fraction de leur potentiel dans les applications du quotidien. Plus récemment, les PC ont emboîté le pas avec des processeurs Snapdragon affichant des records en TOPS. Mais à quoi tout cela sert-il, si la majorité des applications ne peut exploiter que le CPU ? Les SDK propriétaires comme Core ML (Apple), TensorFlow Lite (Google) ou AI Engine Direct (Qualcomm) permettent de tirer parti de ces puces, ils ne sont pas accessibles aux applications web. Un chaînon manquant dans le navigateur pourrait être la solution pour unifier ces technologies et offrir une interface universelle, "l'anneau pour les gouverner tous". Explorons ensemble cette question et en particuliers les initiatives prometteuses comme WebNN et TensorFlow.js. Qu'est-ce qu'on pourrait faire avec un NPU ? On est contents d'avoir des NPUs quand on veut du traitement rapide, temps réel. Par exemple, l'iPhone 14 et sa puce A16 Bionic utilisent leur puissance de 17 000 milliards d'opérations par seconde pour ... la reconnaissance faciale qui déverrouille votre téléphone plus vite que la lumière. La retouche photo sur mon Pixel est aussi beaucoup plus rapide parce que Google a implémenté le DevKit. Et c'est vraiment impressionnant. Un autre cas d'usage est conversationnel. Que ce soit Siri ou Gemini, ou de la traduction instantanée, c'est vraiment impressionnant quand l'agent répond plus vite que mon cerveau hyperactif. Et en répondant quelque chose d'intelligent. On ne devrait pas tout faire dans le cloud Aujourd'hui, on fait une requête sur OpenAI ou Gemini sur GCP pour un peu toutes sortes de tâches et c'est très questionnable. Par exemple, si vous

L'héritage vivant de John von Neumann : un voyage à travers le temps et la technologie.

… non ? Les ingénieurs ont dû trouver des solutions, comme les caches et les architectures parallèles. "Bien que ces améliorations aient atténué certaines des limites inhérentes à l'architecture de Von Neumann, des défis et des goulets d'étranglement existent toujours, ce qui stimule la recherche de modèles et d'architectures informatiques alternatifs." Surmonter les limites : Les améliorations et innovations. Le goulot de John von Neumann. Le "goulot de von Neumann" est un vrai casse-tête. Il se produit lorsque la vitesse de traitement du processeur est limitée par la vitesse de transfert des données entre le processeur et la mémoire. Pour résoudre ce problème, les ingénieurs ont développé des solutions comme les caches à plusieurs niveaux et les architectures parallèles. Les caches, par exemple, sont des mémoires rapides situées près du processeur, qui stockent les données fréquemment utilisées. Imaginez un chef qui a tous ses ingrédients à portée de main sur son plan de travail. Pratique, non ? Les architectures parallèles, quant à elles, utilisent plusieurs processeurs pour exécuter des tâches simultanément, ce qui augmente la puissance de calcul. L'influence sur les technologies modernes. L'architecture de John von Neumann a eu un impact énorme sur les technologies modernes. Des ordis personnels aux smartphones, en passant par les systèmes embarqués et les supercalculateurs, tous reposent sur les principes fondamentaux introduits par John von Neumann. Mais comment ces technologies évolueront-elles à l'avenir ? Les ordinateurs quantiques, par exemple, pourraient-ils tout changer une fois de plus ? Pour en savoir plus sur les avancées récentes dans le domaine de l'informatique quantique, consultez un article génial sur 👉 la puce quantique de microsoft. L'héritage durable de John von Neumann. Éducation et inspiration. L'héritage de John von Neumann ne se limite pas aux technologies qu'il a aidé à créer. Ses

À VivaTech, l’annonce Mistral × NVIDIA cache une guerre mondiale des puces

… financier dédié à la souveraineté saoudienne. Ça ressemble à Bpifrance, mais avec un agenda bien différent. Leur stratégie de souveraineté sur le compute est exemplaire : ils diversifient leurs fournisseurs pour ne dépendre de personne. D’un côté, ils ont commandé 18 000 GPU Grace‑Blackwell (source humain.ai). Ils ne comptent pas rester sur le banc de touche. Leur ambition : mettre Riyad sur la carte mondiale du compute, et servir aussi bien l’Afrique que l’Asie. Mais surtout, ils ne veulent pas rester enfermés dans l’écosystème NVIDIA. Un partenariat a été annoncé avec AMD — même si aucune commande publique n’a été officialisée. En parrallèle, le PIF a aussi investi dans Cerebras et Groq, deux architectures IA qu’on a déjà déchiffrées lors du Sommet IA à Paris. Groq s’appuie sur des LPU (Layer Processing Units) : là où les GPU calculent des vecteurs, et les TPU des tenseurs, Groq calcule un layer entier de neurones. Cerebras, lui, mise sur des NPU (Neural Processing Units). Chaque cœur joue le rôle d’un neurone, et leur chip les relie bien plus efficacement qu’une carte mère classique. Les NVIDIA-killers sont là. Et les Saoudiens ont misé pour être au premier rang. Ils savent aussi que le vrai pouvoir ne se joue pas uniquement dans les puces. Il se joue au-dessus et en dessous. Au-dessus, ce sont les modèles. Le PIF a investi dans Mistral (France), Cohere (Canada), Anthropic (USA, créateur de Claude, le concurrent d’OpenAI). Et aussi dans Databricks, devenu un outil incontournable chez les grands groupes du CAC40. En dessous, ce sont les capacités industrielles. Avec ALAT, filiale du PIF lancée début 2024, l’Arabie saoudite veut produire localement : électronique, semi-conducteurs, IA embarquée, edge computing.Les chiffres annoncés sont colossaux : 100 milliards de dollars investis, 39 000 emplois créés, et une contribution de 9,3 milliards de dollars au PIB non pétrolier. Un pôle

Frequently Asked Questions


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