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 à des fins spécifiques (GPU, TPU, FPGA, puces neuromorphiques) optimisé pour les calculs matriciels et les charges de travail parallèles. Les accélérateurs réduisent considérablement les temps d’entraînement et d’inférence, mais concentrent les risques d’approvisionnement (dépendance à un fournisseur unique), la consommation énergétique et les préoccupations liées aux déchets électroniques. La gouvernance des accélérateurs couvre la diversification des fournisseurs, les KPI de durabilité (performance par watt), les programmes de recyclage en fin de vie et les mises à jour sécurisées du firmware afin de se prémunir contre les attaques au niveau matériel.
Un fournisseur de services cloud compare les GPU NVIDIA aux accélérateurs AMD Instinct pour ses clusters d’entraînement de l’IA. Il adopte une stratégie d’approvisionnement hybride — combinant les deux fournisseurs — afin d’éviter le risque lié à une source unique, déploie des ordonnanceurs de charges de travail dynamiques qui privilégient les dispositifs les plus économes en énergie pendant les heures de pointe où le coût de l’électricité est le plus élevé, et s’associe à un recycleur de déchets électroniques pour mettre au rebut de manière responsable les cartes obsolètes.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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