Titre : OpenAI opte pour les TPU de Google Cloud pour réduire ses coûts d’inférence
La course à l’intelligence artificielle est plus que jamais en marche, et les entreprises sont à la recherche de solutions pour améliorer les performances de leurs modèles d’IA. Cependant, cette course n’est pas sans coût, et les infrastructures nécessaires pour entraîner et exécuter ces modèles peuvent rapidement représenter un investissement important.
C’est dans ce contexte que Google Cloud a réussi à convaincre OpenAI, une organisation de recherche en IA renommée, d’utiliser ses TPU (tensor processing units) pour ses charges d’inférence. Cette décision est motivée par la volonté de réduire les coûts d’inférence, qui peuvent représenter jusqu’à 90% des coûts totaux d’un modèle d’IA.
Les TPU sont des processeurs spécialisés, conçus spécifiquement pour les tâches liées à l’apprentissage automatique. Ils sont réputés pour leur vitesse et leur efficacité énergétique, ce qui en fait une solution intéressante pour les entreprises qui cherchent à réduire leurs coûts tout en améliorant les performances de leurs modèles d’IA.
OpenAI avait déjà commencé à utiliser les TPU de Google Cloud pour l’entraînement de ses modèles, mais cette nouvelle collaboration va désormais étendre leur utilisation à l’inférence, c’est-à-dire l’exécution des modèles sur de nouvelles données. Cette étape est essentielle pour que les modèles d’IA puissent être utilisés dans des applications concrètes, telles que la reconnaissance d’images ou la traduction automatique.
Selon The Information, cette décision de passer aux TPU de Google Cloud a été motivée par une récente étude menée par OpenAI, qui a montré que les coûts d’inférence représentaient une part importante de leur budget. En utilisant les TPU, ils espèrent donc réduire ces coûts tout en améliorant les performances de leurs modèles.
Ce partenariat entre Google Cloud et OpenAI est une preuve supplémentaire de l’importance croissante des TPU dans le domaine de l’IA. Alors que les entreprises cherchent à améliorer leurs modèles tout en réduisant leurs coûts, les TPU semblent être une solution prometteuse pour répondre à ces enjeux. Affaire à suivre donc, pour voir si d’autres acteurs de l’IA suivront le même chemin que OpenAI et se tourneront vers les TPU de Google Cloud pour optimiser leurs charges d’inférence.