La folle annonce de Google passée quasiment inaperçue (et qui menace Intel et Nvidia)

Toute la presse a repris les annonces de la conférence développeurs de Google, Google I/O, qui s'est déroulé ce 18 mai à San Francisco : Intelligence artificielle, réalité virtuelle et nouvelles applis étaient dans tous les titres. Y compris les nôtres. Et c'est normal, ces nouveautés présentées par Sundar Pichai, le PDG de Google, et sa cohorte de VPs concernent directement tout le monde : elles vont arriver sur nos téléphones, dans nos maisons…

Trois générations de processeur d'avance

Une autre révélation faite par le CEO a fait beaucoup moins de bruit. C'est peut-être pourtant la plus impressionnante : celui qui est né moteur de recherche conçoit désormais ses propres puces (baptisées TPU pour Tensor Processing Unit), optimisées pour les applications de deep learning et pourrait bien menacer les fournisseurs du secteur, Intel et Nvidia. Le géant de Mountain view travaillait secrètement depuis des années sur du matériel capable de supporter les plus puissants algorithmes d'intelligence artificielle. Il a inséré ces unités de traitements dans les racks de ses data centers depuis un an. "Si vous utilisez de la reconnaissance vocale sur le cloud, cela passe par nos TPU. Si vous utilisez la reconnaissance vocale Android, cela passe par nos TPU", a donné comme exemple Urs Hözle, vice-président en charge de l'infrastructure lors d'une conférence de presse à Google I/O.

Un billet posté sur le blog de Google par l'un de ses ingénieurs alors que se déroulait l'événement explique que "plus de 100 équipes utilisent déjà le machine learning chez Google aujourd'hui" mais surtout qu'en accélérant les charges de travail des applications d'IA, la technologie de puce conçue en interne a sept ans d'avance, soit trois génération de Loi de Moore. Lors de la keynote d'ouverture, Sundar Pichai a affirmé, graphique à l'appui, que ses TPUs ont un ratio performance/consommation énergétique treize fois supérieur à ceux d'un GPU traditionnel (Graphics processing unit ou processeur graphique).

C'est d'ailleurs sur cette formule 1 du calcul de l'apprentissage que tournait Alpha Go, l'intelligence artificielle mise au point par les chercheurs britanniques de DeepMind (que Google a racheté en 2014) qui a gagné au jeu de go contre le champion (humain) Lee Sedol, en mars dernier.

Google et Facebook donnent le la

Nul doute qu'avec la diffusion de l'intelligence artificielle, dont le géant fait son cœur de business, ses efforts sur le sujet ne vont qu'augmenter pour proposer toujours plus de puissance de calcul, sans latence, à un prix (et une consommation énergétique) raisonnable. Ces TPUs montrent, si c'était encore nécessaire, que Google est très vite capable de développer lui-même ce dont il a besoin quand aucune solution sur le marché ne le satisfait.

Depuis 2009, Apple conçoit ses propres puces pour ses smartphones. Samsung fait de même. Huawei et LG s'y mettent aussi. De son côté, Microsoft avait annoncé avoir conçu une puce novatrice pour son casque de réalité mixte HoloLens (baptisée HPU pour Holographic processing unit). Mais ces entreprises le font pour des devices (téléphones, tablettes). Ici, Google fait une entrée discrète mais loin d'être anodine dans les technologies d'unités de traitement pour serveurs, jusqu'alors réservée aux grands électroniciens. Seul IBM avait affirmé s'être mis au travail pour faire sortir un nouveau type de puce dédié au deep learning de son laboratoire TJ Watson à New York. Google s'est montré plus rapide, alors même qu'il avait laissé entendre en avril dernier qu'il envisageait d’utiliser le processeur Power de Big Blue sur ses serveurs dès 2017, et de délaisser Intel.

En avril dernier, à sa conférence F8, l'autre géant du web, Facebook, avait déjà fait trembler la planète numérique en affichant ses ambitions dans les télécoms. Google vient ici secouer un autre monde d'acteurs bien établis. Le patron d'Intel doit avoir des sueurs froides, tout comme celui de Nvidia, qui voyait pourtant s'offir à lui le marché du deep learning sur un plateau.

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