Les CPU : chefs d’orchestre des opérations d'IA

L'un des points souvent ignorés dans les discussions autour des projets d’Intelligence artificielle est que les CPU jouent un rôle central dans l'orchestration des tâches liées à l'IA. Tandis que les GPU se concentrent sur les calculs massivement parallèles qui alimentent les modèles, les CPU se comportent en quelque-sorte comme des « chefs d’orchestre ». Ils gèrent à la fois les mouvements de données, organisent les requêtes d'inférence, créent des lots (batching) et planifient les charges de travail.

Autrement dit, sans une gestion efficace de ces tâches par le CPU, même le GPU le plus performant pourrait rester sous-exploité. Un CPU non optimisé pour les charges d’IA risque en effet de devenir un véritable goulot d’étranglement, freinant l’ensemble du pipeline. L’inférence comme l’entraînement des modèles reposent ainsi sur une coordination étroite entre CPU et GPU, chacun apportant des capacités complémentaires.

L’importance de l’optimisation des CPU pour l'IA

Les CPU sont souvent perçus comme des composants « de base » ou des commodités, dont l'importance est mesurée uniquement par le nombre de cœurs ou de sockets. Cette vision est à la fois incomplète et simpliste dans le cadre d’un projet d’IA.

L’Intelligence Artificielle repose en effet sur une multitude de tâches complexes qui, bien qu'elles ne soient pas massivement parallèles, nécessitent des ressources puissantes et bien organisées. C’est à ce niveau que les CPU jouent un rôle stratégique, en exécutant des tâches qui ne sont pas bien adaptées aux GPU, comme les opérations séquentielles, le traitement de données complexes ou encore les interactions entre les différents modèles d'IA.

Certaines opérations liées à l'IA, notamment celles qui concernent des algorithmes comme les arbres de décision, les régressions linéaires ou le traitement du langage naturel (NLP), se prêtent particulièrement bien aux capacités des CPU. Ces algorithmes ont des besoins computationnels moins parallèles et plus séquentiels, ce qui permet aux CPU d'être plus efficaces que les GPU pour les gérer.

4 caractéristiques essentielles des CPU adaptées à l'IA

Pour être efficaces dans un environnement IA, les CPU doivent répondre à certaines caractéristiques essentielles :

  • De hautes capacités mémoire pour stocker et traiter de vastes ensembles de données. C’est le cas des CPU modernes, comme les AMD EPYC. Dotés de grandes capacités mémoire, ils permettant un accès rapide aux caches et améliorent ainsi l'efficacité des calculs.
  • Une faible latence : Les CPU sont particulièrement adaptés aux modèles de petite et moyenne taille nécessitant des inférences en temps réel ou sporadiques. Grâce à leur faible latence d'accès à la mémoire, les CPU offrent d’excellentes performances dans des environnements de production.
  • Capacités de traitement par lots : Certaines charges de travail peuvent être traitées en mode batch, ce qui permet aux CPU d'optimiser leur utilisation de la mémoire tout en réduisant la latence globale du traitement.
  • Efficacité énergétique et coût : Comparativement aux GPU, les CPU offrent généralement une meilleure efficacité énergétique pour les charges de travail qui ne nécessitent pas de traitements massivement parallèles. De plus, le coût des CPU par rapport aux GPU est souvent plus abordable pour des tâches spécifiques de l’IA.

 

CPU et GPU : pensez en termes de synergie !

Bien que les GPU soient cruciaux pour les tâches d'IA nécessitant des calculs massivement parallèles (par exemple, l'entraînement de modèles profonds sur de grands ensembles de données), ils ne sont pas toujours la solution la plus adaptée pour toutes les charges de travail d'IA. C'est là que l'approche hybride devient particulièrement intéressante.

En fonction des algorithmes utilisés, il est parfois plus judicieux de répartir les tâches entre CPU et GPU. Tandis que les GPU se concentrent sur les calculs de grande envergure, les CPU assurent la gestion des flux de données, des requêtes d'inférence et de la planification des charges. Ainsi, les GPU peuvent se concentrer uniquement sur les tâches les plus complexes et massivement parallèles, tandis que les CPU gèrent la logique séquentielle et l'orchestration des ressources.

Optimiser la communication entre CPU et GPU : la force des processeurs AMD EPYC

Les processeurs AMD EPYC sont conçus pour offrir des performances optimales dans des environnements mixtes IA, alliant à la fois une puissance de calcul élevée et des capacités de gestion efficaces des données. Dotés d'un grand nombre de cœurs et d'une architecture mémoire avancée, ces processeurs sont particulièrement bien adaptés aux exigences de l’IA moderne, en particulier pour les charges de travail qui nécessitent à la fois des opérations parallèles et séquentielles.

L’une des forces des processeurs AMD EPYC réside dans leur capacité à optimiser la communication entre CPU et GPU. Leur architecture multi-cœurs permet de gérer efficacement les tâches séquentielles, les opérations de traitement de données et l'orchestration des flux d’inférence. Cette approche permet aux GPU de se concentrer uniquement sur les calculs parallèles à haute intensité, garantissant ainsi un système plus équilibré et une performance accrue.

Entre performances CPU et GPU, vers des infrastructures IA équilibrées

A l’heure où les cas d’usage en intelligence artificielle se multiplient — de l’inférence en temps réel à l’analyse prédictive — aucun composant ne peut, à lui seul, supporter l’ensemble de la chaîne de traitement. Adopter une approche hybride, qui tire pleinement parti des forces respectives des CPU et GPU, n’est donc plus une simple option technique : c’est une condition nécessaire pour construire des infrastructures IA performantes, évolutives et économes.