Accélérateur Matériel
Des puces spécialisées (par exemple, GPU, TPU) conçues pour accélérer les calculs d'IA, avec des implications pour la consommation d'énergie et les risques liés à la chaîne d'approvisionnement.
Silicium conçu pour un objectif spécifique (GPU, TPU, FPGA, puces neuromorphiques) optimisé pour les calculs matriciels et les charges de travail parallèles. Les accélérateurs réduisent considérablement les temps d'apprentissage et d'inférence mais concentrent les risques d'approvisionnement (dépendance à un seul fournisseur), la consommation d'énergie et les préoccupations liées aux déchets électroniques. La gouvernance des accélérateurs couvre la diversification des fournisseurs, les indicateurs de durabilité (performance par watt), les programmes de recyclage en fin de vie et les mises à jour sécurisées des micrologiciels pour se protéger contre les attaques au niveau matériel.
Un fournisseur de services cloud compare les performances des GPU NVIDIA à celles des accélérateurs AMD Instinct pour ses clusters d'entraînement de l'IA. Ils adoptent une stratégie d'approvisionnement hybride — mélangeant les deux fournisseurs — pour éviter le risque de dépendance à un seul fournisseur, déploient des planificateurs de tâches dynamiques qui favorisent les appareils plus économes en énergie pendant les heures de forte consommation d'énergie, et s'associent à un recycleur de déchets électroniques pour mettre au rebut de manière responsable les cartes obsolètes.
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Enzai fournit une infrastructure de niveau entreprise pour gérer les risques et la conformité de l'IA. Il crée un système centralisé où les systèmes d'IA, les modèles, les ensembles de données et les décisions de gouvernance sont documentés, évalués et audités.
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