apple utilise des processeurs tensor de google pour son ia

À retenir :
– Apple a confirmé que son IA est pré-entraînée sur des processeurs Tensor de Google.
– La décision d’Apple s’écarte des normes habituelles qui favorisent Nvidia.
– Le modèle AFM d’Apple et son serveur ont été entraînés sur des clusters TPU Cloud.
– Les puces Apple Silicon M ne sont pas encore adaptées à ce type de traitement.
– Nvidia continue de dominer le marché des puces d’entraînement IA haut de gamme.


Apple Intelligence : L’IA d’Apple désormais pré-entraînée sur des processeurs Tensor de Google

C’est une révélation surprenante : Apple a récemment confirmé dans un document technique que les modèles de langage qui forment la base d’Apple Intelligence ont été pré-entraînés sur des processeurs Tensor développés par Google. La société de Cupertino a ainsi opéré un choix inattendu en se tournant vers l’unité de traitement tensoriel (TPU) de Google, au lieu d’opter pour les processeurs dédiés de Nvidia, qui sont devenus la norme dans une grande partie du secteur informatique.

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Bien que le document publié par Apple ne mentionne pas explicitement Google ou Nvidia, il précise que son Apple Foundation Model (AFM) et le serveur AFM ont été entraînés sur des clusters TPU Cloud, ce qui laisse entendre leur usage des Tensor conçus par Google. Un autre document technique avait déjà mentionné, en juin dernier, l’utilisation de ces clusters TPU pour l’entraînement d’Apple Intelligence, mais cette information avait à l’époque échappé à l’attention du public. Ce n’est donc pas le cas cette fois-ci.

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Le choix des puces Tensor suggère également que les processeurs développés par Apple dans la série Apple Silicon M ne sont pas encore adaptés à ce type de traitement, malgré la présence d’unités NPU (Neural Processor Unit). Toutefois, cela ne signifie pas nécessairement que Nvidia doit s’inquiéter. Le fabricant reste leader incontesté du marché des puces haut de gamme pour l’entraînement d’intelligence artificielle, au point où la demande dépasse souvent l’offre. Par conséquent, cela entraîne parfois des délais significatifs pour ses clients. Fait intéressant à noter : même Google utilise largement les GPU de Nvidia malgré ses propres ressources TPU.

Source : Patently Apple

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Soqa

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