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JANVIER

Cependant, l'apprentissage en profondeur - un type d'apprentissage automatique - s'est avéré utile
Communiqué de Presse pour la reconnaissance d'images et de la parole, déclenchant le troisième boom actuel de l'IA. Cet

algorithme devrait également connaître le plus grand développement à l'avenir.

ADM21 distributeur officiel de CONTEC : Pourquoi les GPU sont-ils couramment utilisés pour l'IA et l'apprentissage en profondeur ?
pionnier dans le domaine de l’informatique EDGE IA Les opérations des neurones qui composent un réseau de neurones peuvent être effectuées en
parallèle, et le grand nombre de cœurs dans une unité de traitement graphique (GPU) permet
Contec fournit des cartes d'acquisition, des cartes de mesure, des cartes d'extension et des cartes d'effectuer plusieurs opérations parallèles à la fois, permettant des vitesses globales plus élevées.
de contrôle conformes à une large variété de capteurs et d'équipements de terrain depuis plus de
Les GPU ont été développés à l'origine pour accélérer le rendu graphique 3D sur les ordinateurs.
30 ans. Les technologies avancées et le savoir-faire éprouvé de Contec répondent aux défis de
ses clients par la mise en place de systèmes M2M/IoT faciles à utiliser, qui proposent des services Par exemple, lors de la rotation d'un objet en 3D, l'opération de rotation doit être effectuée pour
cloud et périphériques simples et pratiques. chacun des points de dessin de l'objet. Au lieu de calculer chaque point de dessin un par un,
cependant, le calcul de chaque point de dessin séparément en parallèle permet d'accélérer le
Termes essentiels de l’IA et informations pour rester à jour dans le domaine de l’industrie traitement des graphiques.
DX
Ainsi, les GPU ont été conçus avec des centaines voire des milliers de multicœurs capables
Les avancées majeures de la technologie d’apprentissage automatisée en profondeur ont entrainé d'effectuer ces processus parallèles pour les graphiques 3D. Le nombre élevé de cœurs rend
le développement d’applications pratiques liées à l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de également les GPU efficaces pour les opérations d'apprentissage en profondeur.
la recherche et du développement.
Création de modèles d'inférence pour le domaine industriel (environnements
Dans le secteur industriel, les technologies de communication IoT et 5G ont permis la collecte en d'apprentissage)

temps réel de données de terrain détaillées. La technologie de l'IA permet également aux
L'apprentissage en profondeur nécessite un environnement de calcul haute performance (HPC)
entreprises de s'adapter rapidement à l'évolution des circonstances. Parallèlement, les
opportunités de transformation numérique (DX) augmentent également. Les solutions CONTEC équipé d'une carte GPU. Les PC grand public et les environnements cloud sont suffisants pour les
permettent d’atteindre les objectifs d’économie d’énergie et de durabilité du matériel. environnements d'apprentissage temporaires, mais pour les applications industrielles nécessitant
un fonctionnement continu, ces appareils peuvent entraîner des problèmes de fiabilité des produits
Relation entre l'IA et l'apprentissage en profondeur et de périodes d'approvisionnement.
Lorsque la plupart des gens pensent à l'IA, ils pensent à l'apprentissage en profondeur. L'appareil idéal est généralement un ordinateur industriel avec des connecteurs d'extension pour
Cependant, la plupart des gens ne comprennent pas entièrement la relation entre ces deux ajouter des cartes GPU hautes performances, une alimentation haute capacité, un processeur
concepts. L'apprentissage en profondeur est une méthode d'apprentissage automatique utilisée hautes performances qui peut utiliser les hautes performances des cartes GPU et une disponibilité
dans les algorithmes d'IA. et une réparation/maintenance étendues des produits.

Il peut être classé comme la prochaine étape dans l'évolution du réseau de neurones. Comme son Contec propose des ordinateurs FA hautes performances avec une large sélection
nom l'indique, l'apprentissage automatique est un algorithme qui permet à une machine d'emplacements d'extension compatibles avec les cartes GPU haut de gamme, des alimentations
(ordinateur) « d'apprendre » et de prendre des décisions en fonction des données recueillies sans haute capacité de 1000 W et un stockage RAID haute capacité.
avoir besoin de programmation humaine. Pour y parvenir, les réseaux de neurones adoptent une
structure similaire à celle des circuits de neurones humains. Utilisation de modèles d'inférence dans le domaine industriel (environnements d'exécution)

Dans son sens le plus large, l'IA comprend divers autres algorithmes en plus de l'apprentissage Le kit de développement Jetson de NVIDIA est un environnement d'exécution d'inférence bien
automatique, y compris les algorithmes génétiques, les méthodes de MT et la modélisation connu. Cependant, comme le kit de développement Jetson est conçu pour les développeurs qui
parcimonieuse. Ces algorithmes peuvent être plus appropriés pour des applications spécifiques.
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