L’apprentissage en profondeur, une technologie essentielle de l’IA, se heurte à des limites principalement dues à l’immense puissance de calcul qu’il requiert. Avec le déploiement de la technologie dans de nombreuses applications basées sur l’IA, le besoin d’une grande puissance de calcul devient évident.
Les développeurs affinent en permanence les algorithmes et intègrent des données d’entraînement plus importantes pour améliorer la précision et les capacités des modèles d’apprentissage profond. Ces efforts sont cruciaux car ils visent à améliorer les performances de ces modèles et à les rendre plus efficaces dans les applications du monde réel.
Les ressources informatiques sont sollicitées
La dépendance de l’apprentissage profond à l’égard de ressources informatiques considérables implique la réalisation de centaines de millions, voire de milliards d’opérations.
Plus précisément, le modèle GPT-3, qui alimente le très répandu ChatGPT, fonctionne avec 175 milliards de paramètres et nécessite plus de 10^23 opérations pour sa phase d’apprentissage. Ce niveau d’exigence en matière de calcul se traduit par des investissements financiers considérables, atteignant souvent des millions de dollars.
Par conséquent, le déploiement des technologies d’apprentissage profond sur les appareils portables devient limité. La plupart des appareils ne disposent généralement pas des capacités de traitement nécessaires pour gérer des tâches aussi intensives sans être reliés à des ressources cloud, qui fournissent la puissance de calcul requise.
Les défis de la dépendance au cloud
De nombreuses applications d’IA, en particulier celles qui intègrent des technologies d’apprentissage profond, dépendent fortement des systèmes basés sur le Cloud pour gérer leurs demandes considérables en matière de calcul et de traitement.
La dépendance nécessite une connectivité internet continue, ce qui pose des problèmes dans les régions où la bande passante est peu fiable ou limitée.
Les applications qui traitent des informations sensibles, telles que les données médicales ou financières, ou celles qui exigent des temps de réponse immédiats, comme les systèmes de navigation autonomes ou les technologies de réalité augmentée, sont confrontées à des inconvénients majeurs.
La dépendance à l’égard des systèmes cloud introduit des risques potentiels en matière de confidentialité et de sécurité et peut entraîner des problèmes de latence qui affectent les performances et la fiabilité de ces applications.
Par conséquent, il est de plus en plus nécessaire de développer des méthodes qui réduisent cette dépendance aux systèmes cloud afin d’améliorer la sécurité, la confidentialité et l’efficacité des applications d’IA dans divers contextes.
Surmonter les contraintes physiques dans les appareils portables
Les appareils portables, qui font partie intégrante de la connectivité et de l’utilité modernes, doivent gérer efficacement leur puissance interne et leur rendement thermique pour prendre en charge des applications avancées telles que l’apprentissage profond.
Par exemple, une voiture autopilotée, qui consomme beaucoup d’énergie, a besoin de plus de 1 000 watts pour fonctionner, alors que le processeur d’un smartphone ne consomme qu’un watt.
Cette disparité pose le problème du déploiement des technologies d’apprentissage en profondeur sur les appareils portables courants, qui n’ont pas la capacité d’effectuer des calculs complexes sans surchauffer ou épuiser rapidement leur batterie.
Les solutions de refroidissement conventionnelles telles que les systèmes de refroidissement liquide ou les ventilateurs ne sont pas viables pour ces petits appareils en raison de leur taille et du poids supplémentaire qu’elles impliqueraient.
Les leaders de la technologie s’efforcent d’atténuer les limites des appareils portables grâce à des innovations logicielles et matérielles. L’optimisation des algorithmes logiciels améliore l’efficacité des calculs, réduisant ainsi la puissance et les exigences de traitement. En ce qui concerne le matériel, des avancées spécifiques ont eu un impact significatif.
Par exemple, un microprocesseur spécialisé conçu par des chercheurs du MIT fait preuve d’une efficacité remarquable : il fonctionne avec moins d’un tiers de watt tout en offrant des performances jusqu’à dix fois plus économes en énergie que les processeurs mobiles d’usage courant.
Des développements tels que celui-ci sont nécessaires pour intégrer des capacités sophistiquées d’apprentissage en profondeur dans des appareils portables sans compromettre leur facilité d’utilisation et leur durée de vie.
Impact plus large et orientations futures
Les centres de données, connus pour leur consommation massive d’énergie, bénéficient également de ces avancées. À mesure que l’apprentissage profond s’intègre dans diverses technologies, la demande de ces installations gourmandes en énergie augmente.
Grâce au développement et à la mise en œuvre de systèmes d’IA plus efficaces, les centres de données peuvent réduire considérablement leur consommation d’énergie. Les réductions présentent un double avantage : elles diminuent les coûts opérationnels et contribuent à la durabilité de l’environnement grâce à la réduction des émissions de carbone.
Leadership et innovation en matière d’intelligence artificielle à haut rendement énergétique
Vivienne Sze, professeur associé au MIT, est à l’origine de ce changement dans la technologie de l’IA. Dirigeant le groupe de recherche sur les systèmes multimédias économes en énergie au sein du laboratoire de recherche en électronique du MIT, elle se concentre sur la création de systèmes d’apprentissage profond puissants et économes en énergie.
Son travail, en particulier dans le cadre du cours sur la conception de systèmes d’apprentissage en profondeur efficaces, montre la nécessité d’une approche intégrée du développement du matériel et des logiciels. L’élaboration d’une stratégie est essentielle pour surmonter les obstacles existants au déploiement efficace de l’IA et ouvrir la voie à des innovations qui pourraient redéfinir la manière dont les technologies d’apprentissage profond sont mises en œuvre dans différents secteurs.
