En termes de spécifications, ils offrent une mémoire ultra-rapide, une bande passante mémoire élevée et une grande capacité de traitement en parallèle.

En comparaison avec les autres puces utilisées pour l'entraînement des modèles d'IA, les GPU Tesla V100 surpassent généralement leurs concurrents en termes de performance brute.

Cependant, leur coût est également plus élevé que celui des autres puces. Il est donc important de prendre en compte à la fois le coût et la performance lors du choix d'une puce pour l'entraînement des modèles d'IA.

Contrairement aux CPU, qui sont conçus pour effectuer des tâches multiples, les GPU sont conçus pour effectuer des calculs intensifs en parallèle.

Cela signifie que les GPU peuvent traiter un grand nombre de données simultanément, ce qui accélère considérablement le temps d'entraînement des modèles d'IA. En outre, les GPU modernes, tels que ceux produits par Nvidia, sont équipés de cœurs Tensor spécialement conçus pour les calculs d'apprentissage en profondeur, ce qui les rend encore plus performants pour l'entraînement des modèles d'IA.

Les GPU utilisés pour l'entraînement des modèles d'IA ont une capacité de stockage variable en fonction du modèle et des besoins spécifiques de chaque projet.

Cependant, les GPU modernes tels que ceux fabriqués par Nvidia ont généralement une mémoire de plusieurs gigaoctets, voire plusieurs téraoctets pour les modèles les plus avancés. Il est important de noter que la capacité de stockage n'est pas la seule caractéristique importante pour l'entraînement des modèles d'IA, d'autres facteurs tels que la puissance de calcul et la vitesse de traitement sont également cruciaux pour obtenir des résultats optimaux.

Ces puces sont spécialement conçues pour effectuer des calculs massivement parallèles, ce qui les rend idéales pour l'entraînement de réseaux de neurones profonds. Les puces Nvidia sont également utilisées pour l'inférence, c'est-à-dire pour effectuer des prédictions à partir de modèles déjà entraînés.

En résumé, les puces Nvidia sont un élément clé de l'infrastructure de l'IA et ont grandement contribué aux avancées récentes dans ce domaine.

Les puces Nvidia sont fabriquées dans plusieurs usines à travers le monde, notamment en Asie et en Amérique. Cependant, Nvidia ne possède pas ses propres usines de fabrication de puces, mais travaille avec des fondeurs tels que TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) pour produire ses puces.

TSMC est l'un des plus grands fabricants de semi-conducteurs au monde et produit des puces pour de nombreuses entreprises technologiques, dont Nvidia.

Actuellement, plusieurs entreprises participent activement au développement de puces pour l'IA.

Parmi les principaux acteurs dans ce domaine figurent NVIDIA, Intel, Google et Huawei et Qualcomm. Chaque entreprise travaille au développement de ses propres conceptions et technologies de puces uniques pour améliorer l'efficience et l'efficacité des IA.

De plus, plusieurs startups émergent également dans cet espace, telles que Graph core et Cerebral Systems. La concurrence est féroce, chaque entreprise s'efforçant de créer la puce la plus puissante et la plus efficace pour les modèles d'apprentissage de l’intelligence artificielle afin d'obtenir un avantage concurrentiel sur le marché.