Évaluer la performance des processeurs pour les tâches d'IA

L'informatique en périphérie change notre façon de traiter les données et de traiter l'information. Elle rapproche la puissance de calcul de l'endroit où les données sont générées, ce qui aide à accélérer les choses et à améliorer la vie privée. Cette approche est particulièrement importante pour les appareils qui doivent prendre des décisions rapides, comme les voitures autonomes, les systèmes de villes intelligentes et les gadgets mobiles.

Avec la croissance de l'informatique en périphérie, il faut des puces plus puissantes, appelées solutions System-on-Chip (SoC). Ces puces combinent des processeurs traditionnels avec des unités spéciales qui aident dans des tâches comme les graphismes et l'intelligence artificielle (IA). Cet article examine comment ces différents processeurs fonctionnent ensemble pour améliorer les performances de l'IA.

#Comparaison des Performances des Différents Processeurs

Dans le monde de l'IA, on utilise souvent différents types de processeurs pour faire le travail. Cet article se concentre sur trois types principaux : les unités centrales de traitement (CPU), les Unités de traitement graphique (GPU) et les Unités de traitement neuronal (NPU). Chacun a ses forces et ses faiblesses en ce qui concerne des tâches comme l'algèbre linéaire et l'inférence de réseaux neuronaux.

• Unité de traitement neuronal (NPU) : Les NPUs sont conçus spécifiquement pour les tâches d'IA. Ils excellent dans des tâches comme la multiplication matrice-vecteur, ce qui les rend plus rapides que d'autres types de processeurs dans certaines situations.
• Unité de traitement graphique (GPU) : Les GPUs sont excellents pour des tâches nécessitant beaucoup de traitement parallèle, comme la Multiplication de matrices. Ils ont tendance à mieux performer avec de grands ensembles de données.
• Unité Centrale de Traitement (CPU) : Les CPUS sont polyvalents et fonctionnent bien pour des tâches plus simples, comme les produits scalaires, où ils peuvent surpasser les GPUs et les NPUs.

Comprendre comment ces processeurs se comportent peut aider les ingénieurs et les développeurs à choisir le bon pour leurs besoins spécifiques.

#L'Importance des Tests de Performance

Pour savoir quel processeur fonctionne le mieux pour différentes tâches, les tests de performance sont essentiels. Cela signifie réaliser des tests pour voir à quel point chaque type de processeur gère des charges de travail spécifiques. En comparant leur performance, on peut comprendre où chaque processeur excelle.

Dans cette étude, nous avons examiné comment les CPUs, GPUs et NPUs se comportent avec des tâches d'algèbre linéaire et des applications de réseaux neuronaux. Cette recherche est cruciale pour ceux qui conçoivent des systèmes s'appuyant sur l'IA, car elle aide à identifier la meilleure combinaison de processeurs à utiliser.

#Ce que nous avons testé

Nous nous sommes concentrés sur deux domaines principaux dans nos tests de performance : les opérations d'algèbre linéaire de base et les applications de réseaux neuronaux profonds.

#Opérations d'Algèbre Linéaire

L'algèbre linéaire est une partie cruciale de nombreux algorithmes d'IA. Nous avons spécifiquement testé trois types d'opérations :

1. Multiplication de Matrices : C'est une opération fondamentale dans divers modèles d'IA.
2. Multiplication Matrice-Vecteur : Une autre opération clé où une matrice est combinée avec un vecteur.
3. Produit Scalaire Vecteur-Vecteur : Cette opération mesure la similarité entre deux vecteurs.

#Modèles de Réseaux Neuronaux

Nous avons aussi regardé comment différents processeurs se comportent avec des modèles de réseaux neuronaux. Certains des modèles que nous avons testés incluent :

• MobileNet : Un modèle utilisé pour la classification d'images.
• LSTM : Un type de réseau neuronal récurrent utilisé pour des tâches comme le traitement du langage.
• Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) : Ces modèles gèrent des tâches complexes comme la génération de texte.

En testant à la fois l'algèbre linéaire et les modèles de réseaux neuronaux, on peut voir comment les différents processeurs gèrent une variété de tâches.

#Résultats Clés des Tests de Performance

Nos tests ont révélé des différences intéressantes de performance en fonction du type de processeur utilisé.

#Multiplication de Matrices

Pour la multiplication de matrices, nous avons constaté que les GPUs ont mieux performé avec de grandes matrices, réduisant considérablement le temps de calcul. Cependant, pour les petites matrices, les NPUs étaient plus rapides grâce à leur gestion efficace de la mémoire. Cela suggère que les NPUs sont un meilleur choix pour de petites matrices, tandis que les GPUs sont idéaux pour les plus grandes.

#Multiplication Matrice-Vecteur

En ce qui concerne la multiplication matrice-vecteur, les NPUs ont constamment surpassé les GPUs pour toutes les tailles. Ils ont montré environ 58% de réduction de latence, faisant des NPUs l'option idéale pour ces tâches.

#Produit Scalaire Vecteur-Vecteur

Pour l'opération de produit scalaire, les NPUs ont de nouveau montré des résultats impressionnants, surpassant les GPUs. Le matériel dédié dans les NPUs leur permet de gérer cette opération plus efficacement, surtout parce qu'elle nécessite moins de réutilisation des données.

#Inférence de Réseaux Neuronaux

En testant des modèles de réseaux neuronaux :

• MobileNet pour la Classification Vidéo : Les NPUs ont montré une latence d'inférence beaucoup plus faible comparée aux GPUs pour des tailles de lot plus petites. Cependant, à mesure que les tailles de lot augmentaient, les GPUs ont commencé à mieux performer, indiquant qu'ils sont plus adaptés pour de grands ensembles de données.

• Modèles LSTM : Nous avons constaté que les GPUs avaient légèrement l'avantage sur les NPUs pour l'inférence LSTM. Cela est probablement dû à la conception du modèle, ce qui entraîne un traitement moins efficace sur les NPUs.

• Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs) : Les NPUs ont très bien performé avec les LLMs, presque quatre fois plus vite que les GPUs. Cela met en lumière la force des NPUs dans la gestion de tâches complexes de réseaux neuronaux.

#Efficacité Énergétique

Un aspect essentiel de notre étude était la prise en compte de l'efficacité énergétique. Les NPUs nécessitent moins d'énergie par rapport aux GPUs tout en offrant des niveaux de performance comparables. Tandis que les GPUs consomment environ 75 watts, les NPUs fonctionnent généralement autour de 35 watts. Cette efficacité rend les NPUs particulièrement attrayants pour des applications où la consommation d'énergie est une préoccupation, comme dans les appareils mobiles et les scénarios d'informatique en périphérie.

#Conclusion

Notre recherche souligne l'importance de choisir le bon processeur pour des tâches spécifiques d'IA. Les NPUs excellent dans les tâches liées à la multiplication matrice-vecteur et aux modèles de langage de grande taille, tandis que les GPUs performent mieux avec de grandes multiplications de matrices et des classifications d'images. Les CPUs restent une option solide pour des opérations plus simples comme les produits scalaires.

En benchmarkant ces différents processeurs, nous fournissons des informations utiles pour les ingénieurs et les développeurs travaillant avec des technologies d'IA. Les travaux futurs pourraient se concentrer sur l'exploration de la manière dont ces processeurs peuvent être combinés pour maximiser les performances et l'efficacité énergétique. Cela pourrait conduire à des applications d'IA encore meilleures, surtout dans des environnements d'informatique en périphérie.

Dans l'ensemble, les capacités croissantes de l'informatique en périphérie et des SoCs avancés promettent de nouveaux développements passionnants dans le monde de l'IA. À mesure que ces technologies continuent d'évoluer, elles joueront des rôles de plus en plus cruciaux dans notre vie quotidienne et nos industries.