Outre les établissements d’enseignement, seuls les géants technologiques comme Microsoft, Google et IBM peuvent travailler avec l’intelligence artificielle, n’est-ce pas ? Faux. Il y a de plus en plus d’entreprises de différents segments qui parient sur des projets de ce type. La preuve en est fournie par DGX-1, le superordinateur de Nvidia pour l’intelligence artificielle, qui, avec huit mois de commercialisation, a déjà gagné près de 100 clients.
Cela ne semble pas beaucoup, n’est-ce pas ? Mais ce n’est pas le cas. Il s’agit d’un supercalculateur dont le prix officiel est de 129 000 euros. Coûteux, très coûteux. Il existe des superordinateurs moins chers sur le marché, et si une entreprise décide de construire sa propre machine pour travailler avec l’intelligence artificielle, c’est probablement moins cher. Malgré cela, la DGX-1 se vend bien (pour un équipement aussi coûteux).
Qu’est-ce qui explique ce succès ? Fondamentalement, le fait que la DGX-1 est une solution complète pour l’intelligence artificielle, tant en termes de matériel que de logiciel.
Quand on en parle, une salle pleine de serveurs nous vient vite à l’esprit. Mais la DGX-1 est une petite machine, plus petite que beaucoup d’ordinateurs de bureau, et à première vue elle nous fait penser à un module qui augmente le traitement ou le stockage des données d’un centre de données.
Mais la taille n’est pas un document. Si vous ouvrez un DGX-1, vous trouverez à l’intérieur huit puissants GPU Tesla P100 (architecture Pascal), chacun avec 16 Go de mémoire HBM2. L’appareil est également équipé de deux processeurs Intel Xeon, de 512 Go de mémoire DDR4, de quatre SSD de 1,92 To en RAID 0 et d’une alimentation de 3 200 W.
Le système d’exploitation, une version d’Ubuntu Server, est déjà livré avec un logiciel d’apprentissage approfondi et des outils de développement, juste pour que vous ayez une idée. Le paquet est complété par des technologies telles que NVLink, qui permet aux GPU de communiquer assez rapidement, en évitant les goulets d’étranglement qui existeraient, par exemple, si l’on utilisait l’interface PCI Express de troisième génération.
Résultat : en termes de performance, un seul DGX-1 peut atteindre la barre des 170 téraflops (dans le PC16). Je doute que toute cette capacité soit suffisante pour faire tourner Crysis, en revanche, le petit superordinateur de Nvidia a été utilisé avec succès dans des applications assez complexes.
La revue technologique du MIT explique, par exemple, que les laboratoires d’Argonne et d’Oak Ridge utilisent la DGX-1 pour rechercher les causes du cancer et ainsi développer des thérapies efficaces contre la maladie. Les deux recherches font partie de Moonshot, une initiative que le vice-président américain Joe Biden a créée (après avoir perdu son fils à cause du cancer) pour faire travailler ensemble les laboratoires et les centres de recherche.
Fidelity Labs emploie le superordinateur dans des recherches qui tentent de créer des réseaux neuronaux qui imitent le cerveau humain avec une précision maximale. Un autre exemple vient de SAP, qui utilise la DGX-1 dans ses unités en Allemagne et en Israël pour développer des logiciels de apprentissage machine pour les clients.
En général, ce qui a attiré les entreprises de diverses industries n’est pas seulement la capacité de traitement de la DGX-1, mais aussi sa proposition de style “ligou, usa”. Eh bien, ce n’est pas comme ça, mais à mesure que le matériel arrive prêt à être utilisé dans des applications d’intelligence artificielle, les entreprises passent beaucoup moins de temps à configurer les serveurs, à installer les systèmes, à ajuster les logiciels, etc.
En fin de compte, les plus chers peuvent sortir bon marché, du moins dans certains cas. BenevolentAI a révélé au MIT Technology Review qu’il dépenserait plus de 129 000 euros pour disposer des mêmes ressources que la DGX-1 sur Amazon Web Services ? et ce en un an seulement.
Tout indique que ce n’est que le début. Nvidia prévoit de lancer d’autres supercalculateurs pour l’intelligence artificielle dès 2017, bien qu’elle n’ait pas donné de détails sur les spécifications de ces équipements. Mais je parie sur des versions plus réfléchies. Si la DGX-1 ne déçoit pas dans ses ventes, même si cela coûte une fortune, on peut imaginer le succès de l’entreprise si elle propose des modèles plus abordables qui pourraient, par exemple, répondre aux besoins des petites entreprises ou des jeunes pousses.
