Science et affaires

Il existe une forme unique de piège logique où la solution à un problème est bloquée par les conditions mêmes requises pour le résoudre. Ce dilemme inéluctable et autoréférentiel est connu sous le nom de « Catch-22 », un terme qui s'est échappé des pages du roman de Joseph Heller de 1961 pour devenir l'une des métaphores les plus justes de la vie moderne. Il a depuis largement dépassé ses racines littéraires pour devenir un symbole universel des absurdités de la bureaucratie, du pouvoir et de l'existence quotidienne.

L'introduction des Aperçus IA de Google marque un tournant dans l'évolution d'Internet, catalysant un changement de paradigme : d'un web basé sur les liens vers un écosystème centré sur les réponses. Cette transformation, propulsée par l'intelligence artificielle générative, modifie fondamentalement la relation symbiotique de longue date entre les moteurs de recherche, les créateurs de contenu et les utilisateurs.

Combien d'amis avez-vous réellement ? Le nombre de vos connexions Facebook peut se compter par centaines, voire par milliers, mais avec combien de personnes entretenez-vous une relation véritablement profonde et significative ?

Pourquoi est-il si difficile de prévoir la météo plus d'une semaine à l'avance ? Pourquoi un changement minime dans un système peut-il entraîner un résultat radicalement différent ? Ce sont les types de questions qui ont mené au développement de l'un des domaines les plus fascinants de la science moderne : la théorie du chaos.

Le Rasoir d'Occam, souvent résumé par « l'explication la plus simple est généralement la meilleure », est l'une des heuristiques les plus répandues et pratiques de la pensée humaine.

Le terme « Singularité » a dépassé le discours scientifique de niche pour devenir un motif récurrent dans la culture populaire, figurant en bonne place dans les films, les articles de presse et les débats publics. Souvent dépeint avec un flair dramatique, il évoque des images d'intelligence artificielle incontrôlable et d'existence humaine fondamentalement altérée. Bien que parfois sensationnalisé, le concept sous-jacent mérite une sérieuse considération, d'autant plus que les progrès en Intelligence Artificielle (IA) s'accélèrent.

La théorie des jeux, modèle mathématique de la prise de décision stratégique, opère avec de nombreux concepts qui aident à comprendre la dynamique des interactions. L'un des plus importants et des plus fréquemment cités est le jeu à somme nulle. Ce concept décrit des situations où le gain d'un participant signifie nécessairement la perte d'un autre, et où le « gain » total net est constant, c'est-à-dire nul. Les jeux à somme nulle sont des modèles fondamentaux de la compétition et du conflit, et sont pertinents dans de nombreux domaines, du sport à l'économie en passant par la politique.

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi la technologie moderne, censée nous faciliter la vie et nous faire gagner du temps, ne se traduit pas réellement par plus de temps libre ? Pourquoi travaillons-nous autant, voire plus, que nos grands-parents, alors que nous sommes entourés de machines à laver, de lave-vaisselle, d'ordinateurs et de smartphones ? La réponse réside dans un phénomène identifié dès la Révolution industrielle, connu sous le nom de Paradoxe de Jevons.

La Notation Polonaise Inverse (NPI) représente une méthode performante pour l'évaluation d'expressions mathématiques, se distinguant par le positionnement des opérateurs après leurs opérandes. Cette technique rend possible l'omission des parenthèses, ce qui simplifie et clarifie le déroulement du calcul. Même si elle peut paraître inhabituelle au début, l'emploi de la NPI dynamise considérablement la réalisation des opérations, notamment dans les systèmes informatiques et les calculatrices programmables.

Beaucoup de gens associent encore principalement les cartes graphiques aux jeux vidéo, mais les GPU sont capables de bien plus. En raison de leur architecture, ils sont parfaitement adaptés aux calculs parallèles, ce qui est essentiel pour l'entraînement et l'exécution de modèles d'apprentissage profond. Prenez ceci en considération : un LLM moderne possède des milliards de paramètres, et tous ces paramètres doivent être gérés simultanément. Ce type de traitement parallèle est la véritable force des GPU, tandis que les CPU traditionnels (unités centrales de traitement) sont à la traîne à cet égard.

Tout au long de l'évolution des périphériques de stockage, de nombreuses technologies de connexion ont émergé, apportant des changements révolutionnaires en termes de vitesse et d'efficacité. Les connexions SATA, SAS et M.2 figurent parmi les solutions les plus courantes aujourd'hui, mais à quoi servent-elles et quelles sont leurs différences ?

Le fonctionnement efficace des grands modèles de langage (LLM) repose en grande partie sur le stockage et le traitement adéquats de leurs poids. Le format numérique sélectionné influe directement sur les besoins en mémoire, la vitesse de calcul et la précision du modèle. Au fil des années, le format FP32 a été progressivement supplanté ou remplacé par les formats FP16 et BF16 pour l'entraînement, tandis que les formats INT8, voire les formats quantifiés à plus faible nombre de bits, sont de plus en plus utilisés pour optimiser l'inférence.

Le développement rapide des grands modèles linguistiques (LLM) pose de nouveaux défis dans le domaine de l'informatique. Une question cruciale est de savoir comment les GPU fonctionnent lors de l'exécution de ces modèles. Dans cet article, nous allons examiner les performances de divers GPU à travers les concepts de TFLOPS (billions d'opérations en virgule flottante par seconde) et de TOPS (billions d'opérations par seconde). Nous présenterons les capacités de chaque modèle à l'aide d'un tableau clair, complété par de brèves explications.

Les prix des cartes graphiques sont astronomiques depuis des années, et cela est dû à des raisons complexes et interconnectées. Souvent, une carte graphique haut de gamme (GPU) à elle seule peut coûter plus cher que tous les autres composants d'un ordinateur réunis, soulignant à quel point leur prix est devenu important.

La vitesse de transfert de données joue un rôle crucial dans les performances des ordinateurs modernes. Les interfaces USB et PCIe ont évolué au fil des décennies pour offrir une communication de plus en plus rapide et efficace entre les appareils. Dans cet article, je vais examiner les vitesses de ces connexions et leur évolution à travers les générations.

Les performances des ordinateurs modernes sont considérablement influencées par la vitesse et le type de mémoire utilisé. Les mémoires DDR, GDDR et HBM sont optimisées pour différents usages, qu'il s'agisse de la mémoire système principale pour les CPU, de la mémoire pour les cartes graphiques ou des tâches nécessitant des calculs à large bande passante. Dans cet article, je compare les vitesses et les paramètres clés de ces types de mémoire.

Il existe de nombreuses incompréhensions concernant les vitesses des diverses normes de transfert de données et de stockage informatique (par exemple, USB, SATA, DDR, PCIe, Ethernet, etc.). C'est pourquoi j'ai créé plusieurs descriptions et tableaux récapitulatifs couvrant les principales normes et leurs vitesses.

Dans le monde numérique, la vitesse du réseau est un facteur fondamental qui façonne notre quotidien, qu'il s'agisse de communication en ligne, de jeux, de visioconférences ou de simple navigation. L'évolution des réseaux filaires (Ethernet) et sans fil (Wi-Fi) a parcouru un long chemin au cours des dernières décennies. Alors que des vitesses de quelques mégabits par seconde étaient considérées comme rapides dans les années 90, nous rencontrons aujourd'hui des vitesses gigabit, même dans nos foyers.

Les grands modèles linguistiques (LLM), tels que GPT-3, LLaMA ou PaLM, sont des réseaux neuronaux de taille énorme. Leur taille est généralement caractérisée par le nombre de paramètres (par exemple, 7b, 14b, 72b, signifiant 7 milliards, 14 milliards, 72 milliards de paramètres). Un paramètre est essentiellement une valeur de poids ou de biais au sein du réseau. Ces paramètres sont appris pendant l'entraînement et représentent collectivement la "connaissance" du modèle, déterminant comment il traite les informations et génère des sorties. Les LLM modernes possèdent des milliards, parfois même des centaines de milliards, de paramètres.

Récemment, la révolution de l'IA a vu l'émergence de nouveaux acteurs et de solutions technologiques innovantes dans le secteur des semi-conducteurs. Cerebras Systems, une startup basée en Californie qui a récemment annoncé son introduction en bourse, figure parmi les plus prometteuses.