Avec l’évolution exponentielle des modèles d’IA comme ChatGPT vient un appétit tout aussi gargantuesque.
Je doute que ce soit des cartes graphiques mais plus des cartes dédiées à l’IA. Où peut être qu’ils ont beaucoup d’écrans à brancher
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J’espère que cette histoire ne va pas faire ré-augmenter les CG ! 
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20/30000 cartes c’est finalement très peu par rapport à la production totale. Ou je me trompe-je ?
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Pas besoin d’y brancher un écran obligatoirement pour exploiter les GPU, à l’image des mineurs de crypto.
Les cartes comme l’A100 ont beau être destinées avant tout au calcul sans affichage, ça reste techniquement des cartes graphiques, elles ont un GPU, avec toutes ses unités de calcul… Et même si elles sont dépourvues de sortie vidéo, elles sont capables de faire du rendu graphique pour de l’affichage, puisque depuis pas mal d’années déjà il est devenu possible de transférer le framebuffer d’une carte graphique vers une autre via le PCI-E (par exemple, tu peux tout a fait avoir une configuration bi-écran avec une GeForce pour un écran, un IGP pour l’autre écran, mais faire tourner un jeu sur l’écran piloté par l’IGP en faisant faire le rendu à la GeForce… sous Windows la règle par défaut est que si une application ne choisit pas explicitement le GPU qui sert pour le rendu, le rendu sera fait par le GPU connecté aux écrans qui couvrent la plus grande proportion de la fenêtre de l’application, mais l’application peut aussi explicitement choisir un GPU et rester sur celui là même si 100% de sa fenêtre est sur un écran géré par un autre GPU).
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Ca me semble en effet une goutte d’eau comparé aux mineurs de crypto.
De la à ce que cela suffise à Nvidia pour augmenter ses prix… il n’y a qu’un pas 
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Ce sont bien des GPU, Graphic Processor Unit, donc des cartes graphiques…dépourvues de sorties graphiques.
Ca fait maintenant des années qu’on est dans le GPGPU, à savoir le General Purpose Graphic Processor Unit, Unité Processeur Graphique à but généraliste.
« Les cœurs Tensor des GPU A100 ainsi que leurs capacités de calcul de niveau TF32 (Tensor Float 32) vous offrent, sans changement du code-source, des performances jusqu’à 20 fois plus élevées par rapport aux GPU NVIDIA Volta et un rendement doublé grâce à la technologie NVIDIA de précision mixte automatique ainsi qu’à la prise en charge des calculs FP16. Mais ce n’est pas tout : l’association des technologies NVIDIA® NVLink® et NVIDIA NVSwitch™, de la norme PCI Gen4, de NVIDIA® Mellanox® InfiniBand® et du kit de développement logiciel NVIDIA Magnum IO™ vous permet d’interconnecter plusieurs milliers de GPU A100 pour bénéficier d’une puissance de calcul phénoménale. »
bon, maintenant, stricto sensu, une carte graphique n’est elle graphique que quand elle comporte une sortie écran ? Les GPU du Cloud Gaming, sont elles des carte graphiques ? Bonne question 
Après les fermes de minages, bientôt les fermes d’IA. On ne s’en sortira décidément jamais.
ça serait quand même plus utile de faire ça pour l’IA que pour ces conneries de crypto
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Dans l’état actuel des choses, NVIDIA se trouve ainsi dans une position extrêmement avantageuse, étant le seul constructeur avec une telle avance dans le domaine de l’intelligence artificielle.
En 2022 les cartes BR104 du chinois Biren était déjà bien plus puissante que les nVidia A100.
Vu les avancées technologiques de la Chine et leur vitesse , ils doivent être en première position.
Donc d’après ta logique, le fait de poser un moteur sur une table en fait une voiture ?
Une Arduino sait aussi faire des graphiques affiché par lui même ou déporté.
Dire que ça l’est car le processus était à l’origine dédié à ça est pour ma part une erreur. C’est juste une coïncidence que les instructions correspondent à ce qui est demandé en IA.
Si on avait fait des cartes IA avant le jeu, on aurait appelé ça une carte IA pour se faire une partie de doom.
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