Pourquoi l’unité de traitement neuronal est la clé de dispositifs plus rapides et plus intelligents compatibles avec l’IA

Il semble que l’IA générative soit là pour rester, que cela nous plaise ou non. En fait, Microsoft a récemment inauguré une nouvelle ère de PC avec ses ordinateurs portables Copilot+. Ce sont les premiers de ce que l’on appellera les PC IA, et ils ont tous une chose en commun. Ces PC IA sont équipés d’une unité de traitement neuronal ou NPU. Donc, si vous vous demandez ce qu’est ce nouvel engin, le NPU, nous avons la réponse.

Le NPU n’est pas nouveau, même si les fabricants le suggèrent

La première chose que nous devons faire est de corriger l’idée fausse selon laquelle le NPU est un nouveau développement informatique. Ce n’est pas le cas. En fait, Apple a inclus un NPU dans ses appareils depuis la puce A11 Bionic de l’iPhone 8 en 2017. Le premier processeur Apple Silicon pour Mac, le M1, comportait également un NPU appelé Neural Engine.

Sur un iPhone, iPad ou Mac, le Neural Engine gère toutes les tâches de reconnaissance faciale, comme l’utilisation de Face ID ou l’enregistrement de vos expressions faciales pour des Memoji animés. Il aide également Siri à comprendre votre voix et est responsable de tout ce qui concerne l’apprentissage automatique.

Cela étant dit, le NPU n’a pas été présenté comme la « prochaine grande nouveauté » par les consommateurs jusqu’à l’avènement de l’IA générative. Maintenant, cependant, il est sous le feu des projecteurs et constitue le facteur décisif de ce qui constitue un PC IA.

Ce que fait le NPU pour votre PC

Un NPU est un processeur hautement spécialisé conçu explicitement pour effectuer des tâches d’IA. Il est optimisé pour effectuer les calculs mathématiques complexes nécessaires aux algorithmes d’apprentissage automatique et aux réseaux de neurones artificiels.

Avant le développement du NPU, toutes les tâches liées à l’IA devaient être effectuées soit par le CPU, soit par le GPU (unité de traitement graphique). Les processeurs conviennent bien aux algorithmes d’IA, mais comme ce n’est pas leur utilisation prévue, ils n’excellent pas dans ce domaine.

De quels types de tâches parlons-nous ? Un exemple est de rendre votre arrière-plan flou lorsque vous participez à un appel vidéo. Une autre utilisation du NPU pourrait être la détection d’objets dans le montage vidéo ou photo. Le NPU peut également aider à appliquer des filtres AI à vos images. Sans l’aide de l’IA, ces tâches sont impossibles, nécessitent une grande quantité de RAM, ou risquent d’enliser votre GPU.

Le NPU est spécialement conçu pour exécuter des algorithmes d’apprentissage en profondeur et d’autres tâches d’IA. Puisque c’est tout ce que fait le NPU, il peut être étroitement optimisé pour ces tâches. Après tout, le NPU n’a pas besoin de dessiner de jolies images sur votre écran comme le fait un GPU. Il n’est pas non plus nécessaire qu’il s’agisse d’un touche-à-tout à usage général comme votre processeur.

Ainsi, l’essentiel du travail d’IA que votre ordinateur doit effectuer est mieux géré par le NPU. Apple le fait depuis un certain temps avec son Neural Engine. Google fait de même sur ses serveurs avec le Tensor Processing Unit.

Le NPU arrive dans le PC pour améliorer votre expérience d’IA

Étant donné que les tâches d’IA sont bien mieux gérées avec un NPU, de plus en plus de fabricants de puces les incluent. Les puces Meteor Lake d’Intel, introduites en décembre 2023, étaient probablement les plus importantes. Cependant, Qualcomm vient de se lancer dans l’arène avec son Muflier X Élite puces.

Ce sont les puces qui alimentent les nouveaux PC Copilot+. Le Snapdragon X Elite dispose d’un NPU Qualcomm Hexagon intégré, capable d’effectuer 45 téra opérations par seconde, ou TOPS. TOPS est utilisé pour mesurer la puissance d’un processeur pour gérer les tâches d’IA.

Étant donné que Windows 11 intègre l’IA, le NPU contribue à rendre ces fonctionnalités plus rapides et plus réactives. Microsoft a déclaré qu’un PC IA doit fournir au moins 45 TOPS de performances pour être appelé ainsi.

Actuellement, les NPU destinés au grand public se trouvent principalement sur le marché des ordinateurs portables. Avec le temps, nous devrions voir la même technologie et la même image de marque sur les ordinateurs de bureau.

Pas seulement pour les ordinateurs : autres utilisations de l’unité de traitement neuronal

Les NPU gagnent du terrain dans une variété d’appareils qui manquaient traditionnellement de processeurs avancés, tels que les téléviseurs et les appareils photo. Le fait est que les appareils électroniques fonctionnent aujourd’hui de plus en plus comme des ordinateurs autonomes et que les NPU sont intégrés dans de nombreux gadgets domestiques.

Prenons par exemple votre téléviseur intelligent. De nombreux téléviseurs plus récents utilisent un NPU pour améliorer la résolution des anciens contenus vers une qualité 4K moderne. Dans les appareils photo, les NPU contribuent à améliorer la stabilisation de l’image, à améliorer la qualité de votre photographie et à faciliter des fonctionnalités telles que la mise au point automatique et la reconnaissance faciale.

Les appareils domestiques intelligents exploitent également le NPU pour gérer les tâches d’apprentissage automatique sur les appareils de pointe. Cela inclut la reconnaissance vocale et le traitement des informations de sécurité, que de nombreux consommateurs préfèrent conserver localement en raison de la nature sensible des données, évitant ainsi de devoir les envoyer hors site vers des serveurs cloud.

Le NPU : une innovation utile en matière d’IA dans l’ensemble de la technologie

À mesure que nous avançons vers un avenir axé sur l’IA, la prolifération des NPU ne fera que prendre de l’ampleur. Avec des acteurs clés comme Intel, AMD et Qualcomm intégrant des NPU dans leurs derniers processeurs, nous entrons dans une ère où le traitement de l’IA devient plus rationalisé, efficace et répandu.

Les appareils équipés de NPU peuvent déjà exécuter les tâches d’IA plus rapidement, ce qui se traduit par des temps de traitement des données plus rapides et une plus grande commodité pour les utilisateurs. Le NPU peut vous aider à accélérer votre montage vidéo ou à appliquer des filtres AI avancés dans les applications. Il gère efficacement les tâches d’IA dans les smartphones, de sorte que les NPU ouvrent la voie vers une expérience informatique plus intelligente et plus efficace.

En fin de compte, les NPU représentent un grand pas en avant dans l’IA et l’apprentissage automatique au niveau du consommateur. En se spécialisant dans les opérations de réseaux neuronaux et les tâches d’IA, les NPU réduisent la charge pesant sur les CPU et GPU traditionnels. Cela conduit non seulement à des systèmes informatiques globalement plus efficaces, mais donne également aux développeurs les outils nécessaires pour continuer à innover dans les logiciels basés sur l’IA.

Quelle que soit la tâche que vous effectuez sur votre PC ou appareil mobile, il y a de fortes chances que les NPU finissent par affecter la façon dont ces tâches sont traitées.