Glossaire encyclopédique · France
GPU
Processeur graphique massivement parallèle largement utilisé pour entraîner et exécuter des modèles d’intelligence artificielle.
Définition
Le coût d’un projet d’IA comprend donc aussi calcul, énergie, stockage, réseau, exploitation et sécurité, pas seulement une licence logicielle.
Pourquoi cette notion compte
Les GPU sont des processeurs adaptés aux calculs massivement parallèles et largement utilisés pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA. Leur coût influence fortement l’économie d’une plateforme publique d’IA. Le GPU est particulièrement adapté à de nombreux calculs effectués en parallèle, ce qui explique son rôle dans l’entraînement et l’exécution de certains modèles d’intelligence artificielle. Mais « utiliser un GPU » ne dit rien, à lui seul, sur la souveraineté : il faut aussi regarder le fournisseur, l’emplacement du calcul, les données, le logiciel, les dépendances et les conditions de maintenance.
Exemple concret
Une plateforme d’inférence doit dimensionner ses GPU selon le nombre de requêtes, la taille des modèles et les délais de réponse plutôt qu’en fonction du seul nombre d’utilisateurs inscrits.
Confusion fréquente
Croire qu’un GPU plus puissant réduit toujours le coût total. L’énergie, l’utilisation réelle et le taux d’occupation comptent autant que la puissance nominale.