GPU : définition

Le GPU (Graphics Processing Unit) est un processeur graphique conçu pour exécuter un très grand nombre de calculs en parallèle. À l'origine, il a été développé pour accélérer le rendu des images et des jeux vidéo. Les GPU sont devenus indispensables aux traitements d'intelligence artificielle, au calcul scientifique et à l'analyse de grands volumes de données au sein des data centers.

GPU vs CPU : quelles différences ?

La comparaison GPU vs CPU repose avant tout sur leur fonctionnement et leur architecture. Le CPU exécute successivement des instructions variées, ce qui le rend adapté aux traitements généralistes. Le GPU adopte une approche différente : il traite simultanément un grand nombre d'opérations identiques, ce qui le rend particulièrement performant pour le machine learning, l'entraînement de modèles et l'inférence LLM.

Les principaux fabricants de GPU sont aujourd'hui NVIDIA, AMD et Intel. NVIDIA domine aujourd'hui le marché de l'intelligence artificielle grâce à CUDA (Compute Unified Device Architecture), une plateforme logicielle permettant d'exploiter les capacités de calcul parallèle des GPU.

Les APU (Accelerated Processing Unit) associent un CPU et un processeur graphique au sein d'une même puce. À côté de ces architectures, le GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) désigne l'utilisation d'un processeur graphique pour des calculs généraux, bien au-delà du rendu graphique.

Quel rôle jouent les GPU dans les data centers ?

Dans les data centers, plusieurs GPU peuvent être installés au sein d'un même serveur afin d'accélérer l'entraînement et l'inférence des modèles d'intelligence artificielle, ainsi que les simulations et les calculs scientifiques.

Ces équipements imposent cependant de nouvelles contraintes techniques. L'augmentation de la puissance de calcul s'accompagne d'une densité énergétique toujours plus élevée, pouvant dépasser 100 kW par baie dans certaines infrastructures dédiées à l'intelligence artificielle. Les besoins en refroidissement deviennent alors un enjeu majeur, tout comme l'alimentation électrique et la capacité des infrastructures à maintenir un haut niveau de disponibilité.

Grâce à son réseau de plus de 250 Edge data centers répartis en France, dont 7 IX data centers hyperconnectés, UltraEdge accompagne les entreprises dans le déploiement d'infrastructures capables d'héberger des GPU de dernière génération tout en garantissant performance, évolutivité et disponibilité.