Une IA intégrée pour les entreprises avec les processeurs AMD Ryzen™ AI PRO

Un PC IA AMD est un système qui intègre une unité de traitement neuronal (NPU) dédiée, en plus du CPU et du GPU. Alors que de nombreux PC traditionnels peuvent exécuter des charges de travail d'IA à l'aide du CPU ou du GPU, un PC IA AMD est spécifiquement conçu pour traiter les tâches d'IA sur les trois moteurs de calcul, en fonction des caractéristiques de la charge de travail. Les PC sans IA s'appuient généralement sur le CPU, la carte graphique intégrée ou un GPU discret pour exécuter les tâches d'IA. A contrario, les PC IA AMD comportent un moteur d'IA intégré à la puce, qui offre une flexibilité et une efficacité potentielle accrues en déléguant les charges de travail d'IA adaptées à la NPU. Cela permet d'exécuter les tâches d'IA avec un impact énergétique inférieur, tout en laissant le CPU et le GPU disponibles pour d'autres processus système. La différence n'est pas de savoir si un PC peut exécuter des charges de travail d'IA, mais s'il inclut du hardware IA dédié conçu pour les prendre en charge efficacement et simultanément.

AMD Ryzen AI fait référence à l'intégration de hardware compatible avec l'IA et de software de soutien dans les processeurs AMD Ryzen. Cela inclut un moteur d'IA dédié (NPU), une carte graphique AMD Radeon et des cœurs de CPU Ryzen qui travaillent ensemble pour activer les capacités d'IA sur une large gamme de charges de travail. Concrètement, AMD Ryzen AI englobe à la fois les fonctionnalités des puces, qui accélèrent le traitement de l'IA, et la pile software nécessaire pour en tirer pleinement parti. Les charges de travail d'IA peuvent s'exécuter sur le CPU, le GPU ou la NPU en fonction des performances, de la latence et de l'alimentation requises. Les processeurs AMD Ryzen avec NPU utilisent les architectures AMD XDNA™ et AMD XDNA2™, conçues pour soutenir les charges de travail d'IA en constante évolution. En déchargeant les tâches d'IA vers la NPU, il est possible de faire du multitâche avec un impact minimal sur les performances, ce qui permet au système de rester réactif pendant que le traitement de l'IA s'effectue en parallèle.

Les charges de travail d'IA se répartissent généralement en deux catégories : l'entraînement et l'inférence. L'entraînement consiste à créer ou à affiner un modèle d'IA à l'aide de grands ensembles de données et nécessite généralement des ressources de calcul importantes, souvent à l'aide de clusters de GPU ou d'accélérateurs spécialisés. Ce travail est généralement effectué dans des centres de données ou des environnements cloud. L'inférence est le processus qui consiste à appliquer un modèle entraîné à de nouvelles données. Les charges de travail d'inférence sont beaucoup plus courantes dans l'utilisation quotidienne et peuvent s'exécuter sur une large gamme de hardware, y compris les CPU, les GPU et les NPU. De nombreuses applications d'IA sont conçues pour effectuer l'inférence localement sur des PC plutôt que de dépendre du cloud.

Les systèmes basés sur AMD Ryzen AI sont optimisés pour soutenir les charges de travail d'inférence locales, en les exécutant sur le moteur de traitement le plus approprié. Le NPU est particulièrement adapté à une inférence d'IA continue et à faible consommation, tandis que le CPU et le GPU prennent en charge les tâches qui bénéficient d'un traitement généraliste ou hautement parallèle.

La mention « Plus de 100 expériences basées sur l'IA » fait référence à l'écosystème croissant d'applications et de services qui tirent parti de l'accélération de l'IA sur les systèmes équipés d'AMD Ryzen AI. Cela inclut la collaboration avec des éditeurs de logiciels indépendants (ISV), des systèmes d'exploitation partenaires et des développeurs de plateformes afin d'activer des fonctionnalités d'IA dans les domaines de la productivité, de la sécurité, de la création et des flux de travail techniques. Ces expériences couvrent des applications utilisant l'inférence locale, un traitement hybride local‑cloud, ainsi que l'intégration de l'IA au niveau du système d'exploitation. L'étendue de cet écosystème reflète l'approche d'AMD consistant à activer l'IA à travers plusieurs couches de la pile software, plutôt que de se limiter à une seule application ou à un seul cas d'usage. À mesure que d'autres logiciels compatibles avec l'IA sont commercialisés, la prise en charge d'AMD Ryzen AI continue de s'étendre grâce aux mises à jour software et à la collaboration de l'écosystème. Les systèmes peuvent ainsi s'adapter à l'évolution des modèles d'IA et des charges de travail.

L'exécution locale de charges de travail d'IA sur le PC peut réduire la latence, tout en améliorant la réactivité et le contrôle des données. L'IA intégrée permet d'exécuter l'inférence sans dépendre d'une connexion réseau ou de services cloud, ce qui peut être essentiel pour les tâches sensibles en matière de confidentialité ou nécessitant une réactivité immédiate. Les systèmes basés sur AMD Ryzen AI prennent en charge l'IA intégrée en répartissant les charges de travail sur le CPU, le GPU et la NPU. La NPU est conçue pour gérer efficacement une inférence d'IA continue, réduisant la consommation énergétique tout en laissant les autres ressources du système disponibles. Cette approche permet d'exécuter un plus large éventail de cas d'utilisation de l'IA directement sur le PC, complétant ainsi les services basés sur le cloud plutôt que de les remplacer.