Alors qu’à grand renfort de rengaines marketing AMD, Intel et Qualcomm occupent depuis des semaines le devant de la scène hardware avec les NPUs intégrés à leur processeurs mobiles respectifs (les puces Strix Point chez AMD, Lunar Lake chez Intel, et Snapdragon X chez Qualcomm), Nvidia semble paradoxalement en retrait sur la communication entourant l’IA, notamment sur les PC portables.
Il faut dire que les trois groupes ont profité, à des degrés différents, des fonctionnalités Copilot de Windows 11, et du label Copilot+ associé, pour mettre en avant leurs solutions en matière d’intelligence artificielle embarquée. De quoi pousser Nvidia à répliquer… et à opter à son tour pour l’ajout d’un label « Powering Advanced AI ». Apposé sur le badge des GeForce RTX, ce label devrait bientôt être visible sur le châssis de nombreux PC portables gaming et créatifs, mais aussi sur les boîtes des cartes graphiques GeForce RTX de bureau.
« Powering Advanced AI »
Il faut dire qu’en matière d’IA, Nvidia et ses GeForce RTX vont beaucoup plus loin que les solutions intégrées aux derniers processeurs d’AMD, Intel et Qualcomm. Le NPU (Neural Processing Unit) des puces Strix Point, Lunar Lake et Snapdragon X développent, suivant les cas, entre 45 et 50 TOPS (voire 55 TOPS sur certaines moutures du Ryzen AI 9 HX 370) dévolus au calcul local de l’IA.
Chez Nvidia, une « simple » GeForce RTX 4050 mobile développe 194 TOPS, contre 233 TOPS pour les RTX 4060 mobiles et jusqu’à 686 TOPS pour la puissante RTX 4090 mobile. De quoi expliquer pourquoi Nvidia souhaite mieux mettre en avant ces capacités, au travers d’une mise à jour de son logo GeForce.
Pour rappel, les capacités en IA des GeForce RTX (même les plus accessibles) sont dues à l’inclusion de coeurs Tensor, des accélérateurs justement chargés de gérer, sur le GPU, le traitement de l’IA. Une puissance de calcul locale que Nvidia exploite massivement pour plusieurs de ses technologies, comme le (quasi) incontournable DLSS, ou la puissante Frame Generation, mais qui peut aussi être utilisée par des logiciels tiers, ou même pour accélérer la création de modèles GPT personnalisés.
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