Le premier NPU pour Windows est là, alors que Microsoft et Intel lancent le processeur alimenté par Direct ML

L’ère du NPU est enfin arrivée : Microsoft et Intel lancent le premier NPU pour Windows, et il est alimenté par Direct ML, une API qui devrait grandement simplifier le déploiement et le développement de l’IA dans l’écosystème Windows.

Nous sommes ravis d’annoncer notre collaboration avec Intel®, l’un de nos partenaires clés, pour proposer la première unité de traitement neuronal (NPU) optimisée par DirectML sur Windows. L’IA transforme le monde, stimule l’innovation et crée de la valeur dans tous les secteurs. Les NPU sont des composants essentiels pour permettre des expériences d’IA étonnantes aux développeurs et aux consommateurs.

Microsoft

Le NPU (Neural Processing Unit) Windows basé sur Direct ML fonctionnera sur les derniers processeurs Intel® Core™ Ultra pour offrir de nouvelles possibilités d’IA sur Windows, selon Microsoft. Nous disons que c’est juste à temps, car récemment il a été rapporté que la prochaine version de Windows s’appuiera largement sur les NPU pour offrir des expériences d’IA aux utilisateurs.il a été signalé une>

Selon le communiqué de presse publié par Microsoft, le NPU Windows basé sur Direct ML entrera en avant-première pour les développeurs début 2024, et sera progressivement étendu à une préversion générale au cours de cette année.

Alors, qu’est-ce que cela signifie pour l’utilisateur Windows habituel ? Eh bien, pour l’instant, ce n’est pas si important puisque les NPU ne sont pas destinés aux utilisateurs commerciaux réguliers, mais cela va changer dans peu de temps. Expliquons-nous.

NPU Windows : Qu’est-ce qu’un NPU ?

Les NPU font l’objet de discussions depuis que l’IA a gagné en popularité, et pour de bonnes raisons, car ces processeurs spéciaux utilisent l’IA pour accélérer le traitement des données avec une grande précision et une consommation d’énergie moindre.

En d’autres termes, NPU est un microprocesseur conçu pour permettre des charges de travail d’apprentissage automatique (ML) qui nécessitent beaucoup de calculs, ne nécessitent pas d’interactions graphiques et fournissent une consommation d’énergie efficace, comme l’indique Microsoft.

Un NPU est beaucoup plus rapide qu’un CPU ou un GPU standard et peut effectuer des millions d’opérations en quelques secondes, ce qui en fait le processeur idéal pour des charges de travail étendues, telles que des calculs complexes d’apprentissage en profondeur, de précision, etc.

C’est précisément pour cette raison qu’un NPU est parfait pour les environnements industriels et les secteurs où une grande quantité d’informations doit être traitée, comme le transport, la fabrication de matériel informatique, l’automatisation, la santé ou la finance.

Certaines applications réelles d’une opération basée sur NPU seraient :

• Des voitures autonomes, comme dans le cas du secteur des transports.
• Numériser avec précision des images médicales et conclure des diagnostics et des traitements précis basés sur celles-ci, lorsqu’elles sont utilisées dans le domaine des soins de santé.
• Calculer la gestion des risques et détecter des millions de menaces, lorsqu’ils sont utilisés dans des environnements financiers.

Et la liste pourrait s’allonger encore et encore, car ce sont là quelques-uns des exemples les plus évidents. Une NPU est capable de telles choses en utilisant un processus appelé inférence. Cela signifie que le NPU est formé sur les données pour reconnaître divers objets et sujets. En termes plus simples, la NPU prend conscience de son environnement.

Le processus d’inférence se produit lorsqu’une nouvelle entrée est donnée au NPU, et en utilisant sa conscience entraînée, le processeur analysera alors la nouvelle entrée et offrira de nouvelles perspectives. L’excellent aspect du processus d’inférence est qu’il est censé être construit de manière aussi factuelle que possible.

Cela signifie donc que les perspectives offertes par la NPU seront également factuellement correctes et existeront dans le cadre des méthodologies appropriées.

En fait, Microsoft fait partie des entreprises qui ont beaucoup travaillé sur la formation de modèles d’IA pour développer, reconnaître et offrir de nouvelles perspectives d’un point de vue scientifique, en utilisant des méthodologies réelles.

Cette année encore, le géant technologique basé à Redmond a investi beaucoup de ressources dans divers projets de recherche sur l’IA, et nombre d’entre eux se démarquent : LongMem< a i=2>, Gorrila AI, Kosmos-2 et bien d’autres davantage de modèles qui utilisent les recherches existantes pour repousser les limites et proposer leurs propres méthodologies encore à découvrir.

Avec le temps, à mesure que l’IA deviendra plus performante et atteindra éventuellement un état d’AGI, les NPU pourront utiliser cette technologie pour construire des superordinateurs capables de résoudre des problèmes complexes et trouver des moyens de répondre aux plus grandes préoccupations de l’humanité.

Cela ressemble à un film de science-fiction, mais ce n’est qu’une question de temps avant que cela se produise. Un appareil basé sur NPU doté de capacités AGI pourrait, en théorie, trouver un remède à des maladies graves en quelques mois, car il pourrait mener des milliards d’études de recherche en peu de temps.

Pour l’utilisateur commercial standard, un appareil basé sur NPU serait utile à condition qu’il puisse être ciblé pour accomplir une certaine tâche. De nombreuses entreprises ont actuellement développé leurs propres capacités NPU dans le but précis de faire cela.

Prenons, par exemple, l’exemple du Processeur de réseau neuronal (NNP) d’Intel, qui est un processeur NPU capable de fournir de solides performances aux clients. dispositifs. Il existe actuellement d’innombrables autres NPU sur le marché, tels que :

• TPU par Google
• NNP, Myriad, EyeQ par Intel
• NVDLA par Nvidia
• AWS Inferentia par Amazon
• Ali-NPU par Alibaba
• Kunlun par Baidu
• Sophon par Bitmain
• MLU par Cambricon
• IPU par Graphcore
• Ascension par Huawei
• Moteur neuronal par Apple
• Unité de traitement neuronal (NPU) de Samsung

Il est encore très tôt pour dire de quoi ces NPU sont capables, mais en théorie, ils peuvent transformer n’importe quel appareil en mini-supercalculateur. Est-ce ce que Microsoft a l’intention de faire en lançant des NPU basés sur DirectML pour Windows ?

Peut-être, mais il faudra attendre. Heureusement, 2024 est juste devant nous.