Baidu développe une avancée majeure en matière de GPU cluster pour l’apprentissage automatique
Les entreprises technologiques accélèrent leur rythme de développement des technologies de l’IA. Baidu, le plus grand moteur de recherche chinois, est souvent comparé à Google et fait tout son possible pour prendre une avance mondiale. Selon son PDG, la société a mis au point un système pour combiner des GPU de différents fabricants et les utiliser comme un seul cluster de calcul pour la formation à l’IA. Cela a été souligné dans la transcription des résultats du premier trimestre 2024.
Baidu se tourne vers l’IA
Li a mentionné lors de l’appel que Baidu se transforme d’une entreprise centrée sur Internet en une entreprise axée sur l’IA, avec son IA générative, ERNIE, devenant le nouveau cœur de ses produits en 2025. Cependant, nous nous attendons à ce que Baidu rencontre des vents contraires, notamment en tant qu’entreprise chinoise, et les États-Unis restreignent sévèrement l’exportation de technologies avancées vers la Chine, telles que les puces Nvidia, AMD et Intel de dernière génération, qui sont cruciales pour le développement de l’IA.
En raison du manque de matériel disponible, les entreprises chinoises sont contraintes de développer des GPU locaux qui sont inférieurs aux technologies fabriquées aux États-Unis. Cependant, comme le dit le proverbe, la nécessité est mère de l’invention. Ainsi, les entreprises chinoises trouvent des moyens de contourner les sanctions américaines, comme se procurer des GPU avancés sur le marché noir et développer des solutions novatrices.
La percée technologique de Baidu
Un exemple est l’annonce par Baidu d’une technologie avancée de gestion de cluster de GPU lors de son appel aux résultats, ce qui est un élément révolutionnaire pour les ambitions en matière d’IA de la Chine. “En tirant parti de notre expertise technique, nous pouvons maintenant intégrer des GPU de différents fabricants dans un cluster informatique unifié pour former un LLM”, a déclaré Li. “Notre plateforme a démontré une haute efficacité avec cette configuration sur un cluster de GPU composé de centaines, voire de milliers de GPU. Il s’agit d’une avancée importante en raison de la disponibilité limitée des GPU importés.”
Si les affirmations de Li sont vraies, Baidu a réalisé une brillante percée technologique. Cette technologie permettra à l’entreprise de mélanger et d’associer différents GPU, en combinant des GPU américains puissants mais plus rares avec des GPU chinois plus lents mais plus facilement disponibles, comme le Lingjiu GP201 ou le Biren BR100, entre autres.
Un défi complexe
Assembler plusieurs GPU peut sembler simple pour le consommateur régulier, mais c’est un problème complexe nécessitant des solutions créatives. Les fabricants de GPU utilisent des architectures différentes avec des vitesses de traitement très différentes, des langages de programmation matérielle et plus encore. Ainsi, Baidu devrait tenir compte de tout cela lors de l’intégration de tous ces systèmes. De plus, la latence non déterministe, la mise à l’échelle sur les tissus et les erreurs de mémoire doivent également être pris en compte, pour n’en citer que quelques-uns.
Cette avancée montre que la Chine peut progresser technologiquement indépendamment des tarifs américains, des sanctions et des limites à l’exportation. Malgré le potentiel de cette technologie, il est important de noter qu’il ne s’agit que d’une annonce, sans preuve de sa performance réelle. Ainsi, jusqu’à ce que Baidu publie des recherches ou montre au public la viabilité et l’efficacité d’un tel système, nous ne saurons pas comment il se comportera dans le monde réel et s’il donnera à l’entreprise un avantage mesurable sur ses concurrents.
Les tentatives de la Maison Blanche d’empêcher les transferts de technologie des États-Unis et de ses alliés peuvent entraver les progrès scientifiques de la Chine à court terme. Cependant, compte tenu de la créativité de l’esprit humain et des poches profondes du gouvernement chinois, il pourrait bientôt rattraper les États-Unis en quelques décennies, voire en quelques années.
Source : www.tomshardware.com
