📂 Intelligence Artificielle
Hardware pour l'IA : TPUs, NPUs et Accélération
💡 Quick Tip
Fait : Une NPU consomme 100 fois moins qu'un CPU pour les tâches d'IA.
Silicium Dédié
L'IA nécessite des multiplications de matrices massives. Les TPU (Google) utilisent des réseaux systoliques, tandis que les NPU (smartphones) déchargent le CPU pour le calcul neural efficace.
📊 Practical Example
Scénario Réel : Déploiement Edge AI
Étape 1 : Quantification. Conversion du modèle de FP32 vers INT8 pour réduire l'espace et augmenter la vitesse sur mobile.
