GPU

Un processeur graphique, ou GPU (Graphics Processing Unit), est un circuit électronique spécialisé initialement conçu pour accélérer les graphiques informatiques et le traitement des images. Il est utilisé soit sur une carte vidéo, soit intégré sur des cartes mères, des téléphones mobiles, des ordinateurs personnels, des stations de travail et des consoles de jeux. Cependant, au fil du temps, il a également été utilisé pour des calculs non graphiques impliquant des problèmes dits "embarrassingly parallel" (très parallélisables) grâce à leur structure parallèle. Parmi ces utilisations non graphiques, on retrouve l'entraînement des réseaux de neurones et le minage des cryptomonnaies.

Pourquoi est-ce important ?

Les GPU sont essentiels dans le contexte des modèles de langage à grande échelle en raison de leur capacité à gérer de grands volumes de calculs en parallèle. Le traitement parallèle est un élément clé de l'apprentissage profond, qui est le processus par lequel les modèles de langage apprennent à partir de grandes quantités de données textuelles. De plus, les GPU sont particulièrement efficaces pour effectuer les calculs en virgule flottante nécessaires pour l'entraînement de ces modèles. Sans les GPU, l'entraînement des grands modèles de langage serait beaucoup plus lent et plus coûteux.

Comment est-il utilisé en 2023 ?

En 2023, les GPU sont encore largement utilisés dans la formation des modèles de langage à grande échelle comme GPT-4. Ils sont particulièrement utiles pour les tâches qui nécessitent de nombreuses opérations de multiplication de matrices, qui sont un élément central de nombreux algorithmes d'apprentissage profond. Avec l'avancement de la technologie, les GPU sont devenus de plus en plus puissants et efficaces, permettant l'entraînement de modèles de langage toujours plus grands et plus précis. De plus, l'évolution des frameworks d'apprentissage profond a rendu l'utilisation des GPU plus facile et plus accessible, même pour les personnes sans connaissance approfondie du matériel.