Pour Babel, la vitesse de l’IA peut être analysée dans différents contextes tels que la performance du matériel, le supercalculateur en nuage et la vitesse de l’application. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, la vitesse de l’IA améliore la vitesse de consommation et de traitement des données et des applications en s’appuyant sur les cartes graphiques (GPU).

L’intelligence artificielle et l’utilisation de supercalculateurs sont étroitement liées et jouent un rôle crucial dans le monde technologique.

La vitesse et son rôle dans l’IA : les GPU sont conçus pour effectuer des opérations mathématiques rapidement et en parallèle dans un modèle de traitement en grille, ce qui les rend idéaux pour gérer les calculs et le traitement des données requis par l’IA et les vastes quantités de données existantes.

Quelques exemples d’améliorations de la vitesse de l’IA

– DLSS (Deep Learning Super Sampling) : technologie GPU qui utilise des algorithmes de Deep Learning pour analyser les images de jeux vidéo en temps réel, soulageant ainsi le GPU de l’effort de rendu et augmentant les taux de trame sans sacrifier la qualité graphique.

– XeSS (Xe Super Sampling) : l’équivalent Intel du DLSS de NVIDIA. Il fonctionne de manière similaire et est conçu pour améliorer la qualité de l’image en temps réel.

– FSR (FidelityFX Super Resolution) : technologie AMD qui utilise des algorithmes d’intelligence artificielle pour améliorer la résolution et la qualité de l’image dans les jeux.