Les GPU ont permis l’explosion des jeux vidéos dans les années 1990 puis de l’IA depuis vingt ans. Ils permettent de faire certains calculs plus rapidement que les processeurs classiques.
Les progrès massifs dans le domaine de l’intelligence artificielle doivent beaucoup à un type de composant informatique, les GPU, pour graphical processing unit – à tel point que l’on considère aujourd’hui Nvidia, le plus grand concepteur de GPU au monde, comme un acteur clef du marché de l’IA avec l’une des capitalisation boursière la plus élevée de tous les temps. Revers de la médaille, ses actions en bourse ont dévissé quand une entreprise chinoise, DeepSeek, a annoncé pouvoir faire des calculs avec moins de GPU que ses concurrents.
Les GPU ont émergé dans les années 80, avant d’exploser avec le marché des jeux vidéo. Si on trouve aujourd’hui un GPU dans de nombreux ordinateurs personnels et surtout dans les consoles de jeux, il faut des dizaines de milliers de GPU pour faire tourner les plus gros systèmes d’IA dans des fermes de calculs dédiées.
Le marché des GPU est très concentré, tant au niveau de la conception, de la fabrication et de la fourniture (le nombre de GPU produits étant très largement inférieur à la demande), qu’au niveau de l’hébergement (ces fermes nécessitant une expertise rare). Ils sont donc devenu un enjeu géostratégique – avec des investissements en centaines de milliards aussi bien aux USA qu’en France, mais aussi un conflit commercial majeur entre les États-Unis et la Chine.
Qu’est-ce qu’un GPU ?
Les GPU existent depuis le début des années 80 ; mais leurs principes fondamentaux datent des années 60, quand les « processeurs vectoriels » ont émergé. Ceux-ci ont été conçus pour traiter de grands tableaux de données (un tableau à une dimension s’appelle un vecteur, d’où le nom de « processeurs vectoriels ») et appliquer sur chaque élément du…
Auteur: Jonathan Rouzaud-Cornabas, Maître de conférences au Laboratoire d’informatique en image et systèmes d’information, INSA Lyon – Université de Lyon
