Dans le monde de l’informatique, les processeurs centraux (CPUs) ont longtemps été la pierre angulaire de la puissance de calcul, alimentant tout, des ordinateurs personnels et serveurs dédiés aux clouds publics et privés, ainsi qu’à une large gamme d’appareils électroniques. Cependant, avec la croissance rapide de l’intelligence artificielle (IA) et la complexité croissante des plateformes d’hébergement web, des serveurs bare-metal et des clouds, les processeurs graphiques (GPUs) ont émergé comme des concurrents clairs dans de nombreux domaines, défiant la domination traditionnelle des CPUs. Cet article examine les rôles comparatifs des GPUs et des CPUs dans le contexte de l’IA et de l’hébergement web, en explorant leurs forces, leurs faiblesses respectives et les scénarios dans lesquels chacun excelle.
Différences architecturales et fonctionnelles : CPUs vs. GPUs
Pour comprendre pourquoi les CPUs et les GPUs sont adaptés à des tâches différentes, il est essentiel de saisir leurs différences architecturales fondamentales.
CPUs : Polyvalence et Performance dans des Tâches Diverses
Les CPUs sont conçus comme des processeurs polyvalents capables d’accomplir une grande variété de tâches de manière efficace. Grâce à leur logique de contrôle complexe et à leurs grandes caches, les CPUs excellent dans les tâches nécessitant une haute performance en un seul thread. Un CPU typique comporte entre 4 et 64 cœurs, chacun capable d’exécuter plusieurs instructions par cycle. Cela les rend idéaux pour les processus nécessitant une grande précision et une variété d’opérations.
GPUs : La Puissance du Traitement Parallel
Initialement conçus pour le rendu graphique, les GPUs contiennent des milliers de cœurs plus petits et plus simples, conçus pour le traitement parallèle. Cette architecture permet aux GPUs de gérer plusieurs tâches simultanément, les rendant extrêmement efficaces dans les opérations pouvant être réalisées en parallèle. Alors qu’un CPU peut exceller dans les tâches séquentielles, l’architecture d’un GPU brille dans les scénarios nécessitant un traitement massif en parallèle.
Applications en IA : La suprématie des GPUs
L’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage profond, a révolutionné de nombreuses industries. L’entraînement des réseaux neuronaux, qui implique la réalisation de millions de multiplications de matrices, est une tâche particulièrement adaptée à l’architecture parallèle des GPUs. Par exemple, les séries NVIDIA Tesla et AMD Radeon Instinct sont conçues pour les tâches d’IA et d’apprentissage profond, offrant une puissance de calcul massive qui accélère considérablement les processus d’entraînement par rapport aux CPUs.
Inférence et Équilibre : CPUs et GPUs en Action
Lors de la phase d’inférence, où des prédictions sont faites à l’aide d’un modèle entraîné, tant les CPUs que les GPUs peuvent être efficaces en fonction des exigences spécifiques. Les CPUs peuvent être plus avantageux pour l’inférence en temps réel en raison de leur meilleure performance en un seul thread et de leur latence plus faible, tandis que les GPUs conservent un avantage significatif pour les tâches d’inférence en lots.
Plateformes Web hosting, serveurs et cloud : Le domaine des CPUs
Les plateformes web hosting, les serveurs et les clouds, qui forment la colonne vertébrale d’Internet, ont traditionnellement dépendu des CPUs en raison de leur capacité à effectuer une large gamme de tâches simultanément. Les serveurs web gèrent diverses tâches, telles que le traitement des requêtes HTTP, l’exécution de la logique d’application et l’interaction avec les bases de données, qui peuvent toutes bénéficier de la performance supérieure en un seul thread des CPUs.
Virtualisation et Conteneurisation : L’Avantage des CPUs
Les technologies modernes de virtualisation et de conteneurisation, clés dans l’hébergement web, créent des environnements isolés pour l’exécution des applications, permettant une meilleure utilisation et scalabilité des ressources. Les CPUs, avec leur support robuste pour la virtualisation et leurs ensembles d’instructions avancés, sont idéaux pour ces tâches, garantissant une gestion efficace des machines virtuelles et des conteneurs.
L’Avenir : Synergie entre CPUs et GPUs
Bien que les CPUs et les GPUs aient chacun des avantages distincts, les systèmes les plus puissants combinent souvent les deux points forts. Dans les infrastructures IA et ML, les CPUs et les GPUs travaillent ensemble pour optimiser les performances. Les CPUs orchestrent les tâches, prétraitent les données et les envoient aux GPUs pour des calculs parallèles lourds. Une fois que les GPUs ont traité les données, les CPUs gèrent les étapes finales d’analyse et de prise de décision.
Solutions Hybrides et Tendances Émergentes
Dans le paysage du cloud computing, les solutions hybrides qui combinent la puissance des CPUs et des GPUs gagnent en popularité. Les fournisseurs de services cloud, tels qu’AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, proposent des instances qui combinent la puissance de calcul des GPUs avec la polyvalence des CPUs, idéales pour les applications nécessitant un traitement intensif et un traitement général. Cependant, les GPUs partagés peuvent être coûteux, c’est pourquoi Stackscale propose des solutions de serveurs avec GPUs exclusifs et des coûts adaptés à chaque projet.
Conclusion : Valoriser les deux processeurs
Le débat entre les GPUs et les CPUs n’est pas de savoir lequel est supérieur en termes généraux, mais lequel est le mieux adapté à des tâches spécifiques. Les GPUs dominent dans l’IA grâce à leur capacité supérieure de traitement parallèle, tandis que les CPUs restent la colonne vertébrale des plateformes d’hébergement web, offrant la polyvalence et la performance en un seul thread nécessaires pour gérer des charges de travail diverses et dynamiques.
À mesure que la technologie avance, l’intégration harmonieuse des CPUs et des GPUs, ainsi que des technologies émergentes, stimulera la prochaine vague d’innovation. Tirer parti des forces de chacun pour relever des défis computationnels de plus en plus complexes et variés sera la clé du succès dans l’avenir de l’informatique.
Pour ceux qui souhaitent optimiser leurs serveurs pour des projets d’IA, d’apprentissage automatique ou de grands modèles de langage (LLMs), les GPUs peuvent être la solution adéquate. Dans le contexte du cloud computing, des serveurs bare-metal, d’hébergement et de services web, les CPUs continueront de jouer un rôle essentiel.