Accélérateur matériel
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.
Définition
Silicium spécialement conçu (GPU, TPU, FPGA, puces neuromorphiques) optimisé pour les calculs matriciels et les charges de travail parallèles. Les accélérateurs réduisent considérablement les temps de formation et d'inférence, tout en concentrant les risques liés à l'approvisionnement (blocage d'un fournisseur unique), la consommation d'énergie et les problèmes liés aux déchets électroniques. La gouvernance des accélérateurs couvre la diversification des fournisseurs, les KPI de durabilité (performances par watt), les programmes de recyclage en fin de vie et les mises à jour sécurisées du micrologiciel pour se prémunir contre les attaques au niveau du matériel.
Exemple concret
Un fournisseur de cloud compare les GPU NVIDIA aux accélérateurs AMD Instinct pour ses clusters d'entraînement à l'IA. Ils adoptent une stratégie d'achat hybride combinant les deux fournisseurs pour éviter les risques liés à une source unique, déploient des planificateurs de charge de travail dynamiques qui favorisent les appareils les plus économes en énergie pendant les heures de pointe, et s'associent à un recycleur de déchets électroniques pour retirer les cartes obsolètes de manière responsable.
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