Windows Copilot : Comment les GPU Nvidia vont révolutionner l’intelligence artificielle locale ?

Les GPU Nvidia sont sur le point de révolutionner l’intelligence artificielle locale grâce à Windows Copilot. Cette avancée technologique promet de transformer notre façon de travailler et d’interagir avec nos ordinateurs. Découvrez comment cette alliance entre Nvidia et Windows ouvre de nouvelles perspectives passionnantes en matière de traitement des données et de performances informatiques.

En tant qu’administrateur système Windows et Linux, je suis constamment à l’affût des nouvelles technologies visant à optimiser le travail des utilisateurs. Un des développements récents qui mérite notre attention est l’intégration des GPU Nvidia avec Windows Copilot. Cette alliance promet de transformer radicalement l’exécution des modèles d’intelligence artificielle (IA) sur nos machines locales.

Accélération des modèles de langage avec les GPU Nvidia

La fonction Copilot de Microsoft va prochainement pouvoir capitaliser sur la puissance des GPU Nvidia pour améliorer le traitement des petits modèles de langage (SLM) directement sur les ordinateurs des utilisateurs, sans passer par le cloud. Cette avancée permettra une exécution locale plus rapide et plus efficace, exploitant pleinement les capacités des unités de traitement graphique (GPU) et des unités de traitement neuronal (NPU) intégrées.

API pour développeurs : un tournant décisif

Dans le cadre des annonces faites par Nvidia au Computex de Taiwan, les développeurs pourront bientôt bénéficier d’une nouvelle API conçue spécifiquement pour Windows Copilot. Cette API permettra l’intégration de SLM dans divers logiciels, ainsi que l’optimisation locale des modèles grâce à la génération augmentée de récupération (RAG). En clair, les développeurs auront les outils nécessaires pour exploiter pleinement la puissance des GPU Nvidia RTX.

Chatbots personnalisés et IA locale

Imaginons un instant un chatbot intégré dans un programme capable de fournir des réponses personnalisées en s’appuyant sur vos propres fichiers (Word, PDF, etc.), le tout sans passer par le cloud. Ceci sera rendu possible grâce aux capacités accrues des GPU Nvidia. Ces GPU, offrant des performances IA nettement supérieures, pourront exécuter des tâches complexes localement, ce qui est particulièrement avantageux pour les entreprises soucieuses de la confidentialité des données.

Performances des GPU Nvidia vs NPU et CPU

Selon Jensen Huang, PDG de Nvidia, les GPU de la marque apporteront des performances IA inégalées, dépassant largement celles des NPU et des meilleurs SoC actuels. Avec des scores de performance allant jusqu’à 700 TOPS contre seulement 45 TOPS pour les NPU haut de gamme, les GPU Nvidia s’imposent comme l’outil de choix pour les tâches d’intelligence artificielle locale. Toutefois, pour obtenir la mention Copilot+, il est nécessaire de disposer également d’un NPU intégré au SoC, permettant une exécution à faible consommation énergétique.

Compatibilité et puissance nécessaire

Bien que Nvidia soit principalement connu pour ses solutions logicielles propriétaires comme CUDA, ils ont adapté leurs outils pour être compatibles avec des puces tierces. Ainsi, les IA locales optimisées par les GPU Nvidia pourront être exécutées sur divers matériels, rendant cette technologie accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs. Cependant, des plateformes puissantes seront nécessaires pour garantir une exécution fluide des IA locales.

Vers une domination élargie de Nvidia dans le monde des CPU

Nvidia prévoit de faire son entrée dans le marché des PC sous ARM en 2025, en lançant un SoC combinant un GPU de génération Blackwell et des cœurs CPU ARM Cortex X-5. Cette stratégie vise à capitaliser sur l’environnement GPU et IA pour concurrencer directement Intel et AMD. Si Nvidia parvient à s’imposer sur ce segment, il pourrait dominer non seulement les centres de données et supercalculateurs, mais aussi le marché des PC.

L’intégration des GPU Nvidia avec Windows Copilot marque une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle locale. En profitant de nouvelles API et d’une compatibilité élargie, les développeurs et les utilisateurs pourront bénéficier de performances accrues et de nouvelles possibilités en matière d’automatisation et de traitement des données.

Source: www.lesnumeriques.com