Page 335 - ADM21 - PressBook Juin 2023

Cependant, l'apprentissage en profondeur - un type d'apprentissage automatique - s'est avéré utile
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.

Pourquoi les GPU sont-ils couramment utilisés pour l'IA et l'apprentissage en profondeur ?

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
d'effectuer plusieurs opérations parallèles à la fois, permettant des vitesses globales plus élevées.

Les GPU ont été développés à l'origine pour accélérer le rendu graphique 3D sur les ordinateurs.
Par exemple, lors de la rotation d'un objet en 3D, l'opération de rotation doit être effectuée pour
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
traitement des graphiques.

Ainsi, les GPU ont été conçus avec des centaines voire des milliers de multicœurs capables
d'effectuer ces processus parallèles pour les graphiques 3D. Le nombre élevé de cœurs rend
également les GPU efficaces pour les opérations d'apprentissage en profondeur.

Création de modèles d'inférence pour le domaine industriel (environnements
d'apprentissage)

L'apprentissage en profondeur nécessite un environnement de calcul haute performance (HPC)
équipé d'une carte GPU. Les PC grand public et les environnements cloud sont suffisants pour les
environnements d'apprentissage temporaires, mais pour les applications industrielles nécessitant
un fonctionnement continu, ces appareils peuvent entraîner des problèmes de fiabilité des produits
et de périodes d'approvisionnement.

L'appareil idéal est généralement un ordinateur industriel avec des connecteurs d'extension pour
ajouter des cartes GPU hautes performances, une alimentation haute capacité, un processeur
hautes performances qui peut utiliser les hautes performances des cartes GPU et une disponibilité
et une réparation/maintenance étendues des produits.

Contec propose des ordinateurs FA hautes performances avec une large sélection
d'emplacements d'extension compatibles avec les cartes GPU haut de gamme, des alimentations
haute capacité de 1000 W et un stockage RAID haute capacité.

Utilisation de modèles d'inférence dans le domaine industriel (environnements d'exécution)

Le kit de développement Jetson de NVIDIA est un environnement d'exécution d'inférence bien
connu. Cependant, comme le kit de développement Jetson est conçu pour les développeurs qui

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