NVIDIA, bien connue pour ses cartes graphiques haut de gamme, a su se réinventer ces dernières années pour devenir un acteur majeur dans le monde de l'intelligence artificielle. La transition a été naturelle, car l'architecture des GPU (unités de traitement graphique) est particulièrement adaptée aux calculs matriciels et parallèles nécessaires pour entraîner des modèles d'IA.
CUDA et cuDNN : NVIDIA a introduit CUDA, une plateforme et un modèle de programmation parallèle qui permettent aux développeurs d'utiliser des GPU pour des calculs informatiques de pointe. Plus tard, ils ont introduit cuDNN, une bibliothèque d'accélération GPU pour les réseaux neuronaux profonds. Ces deux innovations ont grandement facilité l'accélération des tâches liées à l'IA sur les GPU NVIDIA.
Frameworks et partenariats : NVIDIA collabore étroitement avec de grands éditeurs de frameworks pour l'IA, comme TensorFlow de Google ou PyTorch de Facebook, pour s'assurer que leurs GPU offrent les meilleures performances possibles.
Plateformes matérielles dédiées: Avec la série NVIDIA DGX, l'entreprise a mis en avant des systèmes dédiés conçus spécifiquement pour l'apprentissage profond et l'IA. Ces systèmes combinent puissance de calcul, mémoire et bandes passantes élevées pour accélérer l'entraînement des modèles d'IA.
Intelligence artificielle embarquée : Avec la plateforme NVIDIA Jetson, NVIDIA vise le marché de l'IA embarquée. Cette plateforme est idéale pour les drones, les robots et d'autres appareils qui nécessitent une puissance de traitement d'IA en périphérie, sans être connectés à un data center.
Domaines d'application: NVIDIA ne se limite pas au hardware. La société travaille en étroite collaboration avec des industries variées, de la santé à l'automobile, en passant par la finance, pour révolutionner leurs domaines grâce à l'IA.
P.S. Certains esprits chagrins disent qu'elle ne montra pas plus haut ou ne pas acheter.
Rdv dans 6 mois ;)
1er janvier : $137, presque x4 à ce jour.
CUDA et cuDNN : NVIDIA a introduit CUDA, une plateforme et un modèle de programmation parallèle qui permettent aux développeurs d'utiliser des GPU pour des calculs informatiques de pointe. Plus tard, ils ont introduit cuDNN, une bibliothèque d'accélération GPU pour les réseaux neuronaux profonds. Ces deux innovations ont grandement facilité l'accélération des tâches liées à l'IA sur les GPU NVIDIA.
Frameworks et partenariats : NVIDIA collabore étroitement avec de grands éditeurs de frameworks pour l'IA, comme TensorFlow de Google ou PyTorch de Facebook, pour s'assurer que leurs GPU offrent les meilleures performances possibles.
Plateformes matérielles dédiées: Avec la série NVIDIA DGX, l'entreprise a mis en avant des systèmes dédiés conçus spécifiquement pour l'apprentissage profond et l'IA. Ces systèmes combinent puissance de calcul, mémoire et bandes passantes élevées pour accélérer l'entraînement des modèles d'IA.
Intelligence artificielle embarquée : Avec la plateforme NVIDIA Jetson, NVIDIA vise le marché de l'IA embarquée. Cette plateforme est idéale pour les drones, les robots et d'autres appareils qui nécessitent une puissance de traitement d'IA en périphérie, sans être connectés à un data center.
Domaines d'application: NVIDIA ne se limite pas au hardware. La société travaille en étroite collaboration avec des industries variées, de la santé à l'automobile, en passant par la finance, pour révolutionner leurs domaines grâce à l'IA.
P.S. Certains esprits chagrins disent qu'elle ne montra pas plus haut ou ne pas acheter.
Rdv dans 6 mois ;)
1er janvier : $137, presque x4 à ce jour.
