CPU vs GPU vs NPU pour l'IA et le calcul général

Le débat CPU vs GPU vs NPU est généralement présenté comme une compétition.

C'est une compétition étrange, car un ordinateur moderne peut contenir les trois, et les processeurs peuvent passer leur temps à s'entraider.

Le CPU gère la logique générale et coordonne le système. Le GPU traite de grandes quantités de tâches parallèles. Le NPU se spécialise davantage dans les opérations de réseaux neuronaux, avec pour objectif majeur une IA locale économe en énergie.

Intel décrit la même répartition pour les PC IA actuels : le CPU pour les tâches générales réactives, le GPU pour les charges de travail à haut débit, et le NPU pour une IA continue à faible consommation. Le logiciel Ryzen AI actuel d'AMD va plus loin en permettant aux charges de travail LLM de s'exécuter sur le CPU, le GPU, le NPU ou une combinaison hybride du NPU et du GPU intégré. (Intel, AMD)

Cela rend la question pertinente moins dramatique :

Quel processeur doit gérer chaque partie de votre charge de travail ?

Pour un serveur web, la réponse peut être presque entièrement le CPU. Pour l'entraînement de modèles, la majeure partie des calculs lourds peut être transférée aux GPU. Pour un ordinateur portable exécutant des effets d'IA en arrière-plan toute la journée, le NPU peut être l'endroit le plus efficace pour le modèle. Une application LLM peut solliciter les trois avant même qu'une seule réponse ne parvienne à l'utilisateur.

CPU vs GPU vs NPU en un coup d'œil

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Il s'agit de points de départ architecturaux plutôt que de résultats de référence. Un processeur moderne peut contenir des instructions spécifiques à l'IA, un processeur graphique peut intégrer du matériel matriciel dédié, et une unité de traitement neuronal peut varier considérablement d'un fournisseur ou d'une catégorie de déploiement à l'autre.

Pour une taxonomie plus large des accélérateurs, incluant les TPU, les FPGA et les ASIC, consultez notre guide pratique des accélérateurs d'IA.

Le rôle réel d'un processeur

Le processeur central est le généraliste.

Il lance votre système d'exploitation, exécute la logique applicative, gère les branchements et les décisions, pilote les processus, communique avec les périphériques, transfère les données, fait fonctionner les bases de données et les serveurs web, et coordonne les tâches déléguées ailleurs.

Un processeur est conçu pour exécuter rapidement un nombre relativement restreint de flux d'instructions complexes.

Cela le rend particulièrement adapté aux charges de travail impliquant :

• un flux de contrôle complexe ;
• des branchements ;
• des dépendances séquentielles ;
• des opérations imprévisibles ;
• des tâches liées au système d'exploitation ;
• des serveurs web et applicatifs ;
• des opérations de base de données ;
• des scripts ;
• compilation ;
• orchestration ;
• prétraitement et post-traitement.

Cela ne signifie pas pour autant que les processeurs sont incapables de parallélisme. Les processeurs modernes disposent de plusieurs cœurs, de threads matériels multiples, d'instructions vectorielles, de caches et de fonctionnalités d'accélération matricielle et d'IA de plus en plus sophistiquées.

La différence réside dans l'accent mis sur certaines priorités.

La documentation actuelle de NVIDIA sur CUDA décrit les processeurs comme étant optimisés pour l'exécution rapide d'un nombre relativement restreint de threads, tandis que les processeurs graphiques sacrifient une partie des performances par thread unique au profit de la capacité à exécuter des milliers de threads simultanément. (Guide de programmation NVIDIA CUDA)

Ce compromis explique en grande partie le fonctionnement de l'informatique moderne.

Ce qu'un processeur graphique fait réellement

Un processeur graphique est conçu pour optimiser le débit.

Au lieu de consacrer la majeure partie de la puce à accélérer au maximum un ou quelques flux d'instructions, un processeur graphique contient une grande quantité de matériel destiné à effectuer de nombreux calculs en même temps.

Le graphisme est à l'origine de la demande pour cette architecture. Le rendu d'une image implique d'effectuer un travail mathématique similaire pour un nombre immense de pixels, de sommets, de textures et d'autres éléments graphiques.

L'apprentissage automatique s'est révélé avoir un appétit similaire pour l'arithmétique parallèle.

L'entraînement d'un réseau de neurones implique un nombre colossal d'opérations matricielles et tensorielles. Il en va de même pour l'inférence. Les processeurs graphiques peuvent exécuter ces calculs beaucoup plus efficacement que s'ils étaient confiés à un processeur généraliste les traitant les uns après les autres.

NVIDIA a introduit CUDA en 2006 pour rendre le parallélisme des processeurs graphiques accessible aux charges de travail informatiques en dehors des API graphiques. Aujourd'hui, CUDA prend en charge des applications dans les domaines de l'apprentissage profond, du calcul scientifique, de la simulation, de l'analyse de données et d'autres charges de travail à haut débit. (NVIDIA CUDA)

C'est pour cette raison historique que le terme « processeur graphique » semble aujourd'hui bien restrictif. Nous explorons cette évolution dans pourquoi les GPU ne sont plus vraiment des cartes graphiques.

Le rôle réel d'un NPU

Un NPU, ou unité de traitement neuronal, est encore plus spécialisé.

Il est conçu pour effectuer les opérations mathématiques courantes dans les réseaux de neurones. Cela inclut la multiplication de matrices, les opérations de multiplication-accumulation, les convolutions, les mécanismes d'attention et les calculs d'IA en basse précision.

Sur les PC IA actuels, l'un des objectifs majeurs est l'inférence locale économe en énergie.

Intel positionne le NPU dans son architecture PC IA comme le processeur dédié aux tâches d'IA soutenues à faible consommation. AMD décrit également le NPU comme un matériel d'IA spécialisé, venant compléter le GPU pour les calculs parallèles intensifs et le CPU pour les tâches polyvalentes. (Intel, Logiciel AMD Ryzen AI)

Cela rend le NPU particulièrement adapté à des tâches telles que :

• la segmentation d'arrière-plan ;
• le traitement audio ;
• la reconnaissance vocale ;
• la transcription ;
• la vision par ordinateur ;
• amélioration d'image ;
• inférence LLM locale prise en charge ;
• autres tâches de réseaux neuronaux soutenues.

La catégorie est toutefois plus large que celle des NPU pour ordinateurs portables. Le matériel serveur et périphérique peut également utiliser des architectures NPU.

Notre article sur ce qu'est un NPU et à quoi il sert couvre ces distinctions en détail.

Le CPU, le GPU et le NPU sont différents points sur un spectre de spécialisation

Il est utile de cesser de considérer ces trois processeurs comme des générations successives.

Un NPU n'est pas le successeur du GPU.

Un GPU n'a pas rendu le CPU obsolète.

Ils occupent des positions différentes entre flexibilité et spécialisation.

Un CPU est conçu pour gérer une immense variété de logiciels.

Un GPU sacrifie une partie de cette généralité en échange d'un débit parallèle bien supérieur.

Un NPU se spécialise davantage dans l'exécution de réseaux neuronaux.

À mesure que la spécialisation augmente, un processeur peut consacrer davantage de matériel aux opérations qu'il est censé effectuer. Cela peut améliorer les performances ou l'efficacité énergétique pour une charge de travail correspondante.

Cela peut également rendre le processeur moins utile lorsque la charge de travail sort de ces hypothèses.

C'est le même compromis que celui observé dans notre guide des accélérateurs d'IA.

Pourquoi utilise-t-on des GPU plutôt que des CPU pour l'IA ?

Un CPU peut faire fonctionner un modèle d'IA.

Cela ne signifie pas pour autant qu'il s'agisse toujours du processeur le plus adapté.

Les réseaux de neurones effectuent de manière répétée des opérations mathématiques sur de vastes ensembles de valeurs. Lorsque des milliers de calculs similaires peuvent être exécutés simultanément, l'architecture parallèle du GPU devient extrêmement utile.

La distinction réside dans le débit.

Imaginez le traitement d'une requête complexe comportant de nombreuses décisions et dépendances. Un cœur de CPU puissant peut alors être idéal.

Imaginez maintenant la multiplication de millions ou de milliards de valeurs en utilisant la même petite série d'opérations.

Le GPU peut répartir ce travail sur un nombre bien plus important de ressources d'exécution parallèles.

NVIDIA décrit cette différence très simplement : les GPU consacrent davantage de matériel au traitement des données et à l'exécution parallèle à haut débit, tandis que les CPU allouent plus de ressources à la mise en cache et au contrôle de flux. (NVIDIA CUDA)

Il se trouve que l'apprentissage automatique implique une quantité colossale de ce premier type de travail.

Il existe toutefois une nuance importante.

Une application d'IA n'est que rarement une unique et gigantesque multiplication de matrices.

Il faut toujours qu'un système reçoive une requête, l'analyse, segmente le texte, lise des fichiers, interroge une base de données, exécute la logique applicative, planifie les tâches, déplace les données et renvoie le résultat.

Ce travail incombe souvent au CPU.

Les applications d'IA ont toujours besoin de CPU

Le marketing autour des GPU peut laisser croire que le CPU devient obsolète dès lors que l'IA entre en jeu.

Les systèmes réels ne fonctionnent pas ainsi.

CUDA lui-même suppose un système hétérogène combinant CPU et GPU. Le modèle de programmation de NVIDIA stipule que les applications commencent leur exécution sur le CPU, qui peut déplacer des données, lancer des tâches sur le GPU, attendre les résultats et fonctionner simultanément avec le GPU. NVIDIA souligne que les meilleures performances proviennent souvent d'une utilisation optimale des deux processeurs. (Systèmes hétérogènes CUDA)

Prenons l'exemple d'un service LLM classique.

Le CPU peut :

1. accepter la requête HTTP ;
2. authentifier l'utilisateur ;
3. analyser le JSON ;
4. récupérer l'état de la conversation ;
5. tokeniser l'entrée ;
6. préparer les tenseurs ;
7. envoyer le travail au GPU ;
8. traiter les jetons générés ;
9. exécuter la logique applicative ;
10. diffuser la réponse à l'utilisateur.

Le GPU effectue le calcul extrêmement coûteux du modèle au milieu du processus.

Parler de « charge de travail GPU » est justifié lorsqu'on évoque le principal goulot d'étranglement computationnel. Dire que le CPU est inutile serait une erreur.

Parfois, le CPU suffit amplement

Ajouter un GPU simplement parce qu'une application contient de l'« IA » peut être un gaspillage d'argent.

Les petits modèles, les faibles volumes de requêtes, les tâches d'embedding légères, les algorithmes d'apprentissage automatique classiques, le prétraitement, la logique métier et les outils de développement peuvent parfaitement fonctionner sur CPU.

Il en va de même en dehors de l'IA.

Les serveurs web, les bases de données, les tâches CI/CD, les processus en arrière-plan, les API, la compilation de paquets, la préparation de données et l'hébergement d'applications classiques ne sont que rarement améliorés par l'ajout d'un GPU.

C'est un point crucial dans le cloud, où toute accélération inutilisée continue d'être facturée.

Le guide Hivenet sur les machines virtuelles vCPU et les cas où vous n'avez pas besoin de GPU illustre cet argument de manière pragmatique : le prétraitement, l'empaquetage, l'orchestration, les API et les autres tâches périphériques sont souvent des opérations réservées au CPU.

Une bonne règle de base est la suivante :

Utilisez le matériel le plus simple répondant aux exigences de performance réelles.

Ensuite, accélérez le goulot d'étranglement.

NPU vs CPU

Le NPU et le CPU se chevauchent principalement dans le cadre de l'inférence locale.

Tous deux peuvent exécuter des opérations de réseaux neuronaux. La question est de savoir si la charge de travail tire réellement profit d'un matériel dédié à l'IA.

Un CPU peut s'avérer être le meilleur choix lorsque :

• le modèle est de petite taille ;
• le volume de requêtes est faible ;
• les exigences en matière de latence sont modérées ;
• le modèle utilise des opérations non prises en charge par le NPU ;
• la compatibilité logicielle prime sur l'efficacité énergétique ;
• le traitement IA ne représente qu'une petite partie d'une application plus vaste.

Un NPU devient plus intéressant lorsque :

• le modèle est pris en charge ;
• L'IA fonctionne en continu ;
• la consommation d'énergie est importante ;
• la tâche doit rester locale ;
• le processeur doit rester disponible pour d'autres tâches.

Intel cite le flou d'arrière-plan et la segmentation d'image comme exemples de tâches d'IA soutenues adaptées à une exécution par NPU sur les PC IA. (Conseils aux développeurs Intel)

Le processeur est toujours présent. Le NPU prend simplement en charge les tâches qu'il peut effectuer plus efficacement.

NPU vs GPU

Le comparatif NPU vs GPU implique un compromis différent.

Les deux processeurs accélèrent les opérations parallèles des réseaux neuronaux, mais les GPU offrent généralement un environnement programmable plus étendu.

Cela rend les GPU utiles pour :

• le développement de modèles ;
• l'entraînement ;
• le réglage fin ;
• la modification des architectures de modèles ;
• l'inférence haute performance ;
• les noyaux personnalisés ;
• le rendu et la simulation ;
• les charges de travail autres que l'IA.

Les NPU clients ont tendance à se concentrer sur les tâches d'inférence prises en charge où l'efficacité est primordiale.

La différence devient particulièrement visible lors des changements de logiciel.

Une application GPU conçue autour de CUDA ou d'une autre pile d'accélération mature a accès à une vaste collection de bibliothèques, de frameworks, de noyaux et d'outils de débogage. Une application NPU dépend beaucoup plus étroitement de la prise en charge du modèle et des opérateurs spécifiques par le runtime de ce NPU.

Pour une comparaison détaillée, consultez NPU vs GPU pour les charges de travail IA.

Les systèmes modernes peuvent utiliser le NPU et le GPU conjointement

Le choix ne se limite pas toujours à un seul accélérateur.

Le logiciel Ryzen AI actuel d'AMD prend en charge plusieurs modes d'exécution LLM : CPU, GPU, NPU seul, et un mode hybride utilisant le NPU et le GPU intégré simultanément. Dans l'implémentation hybride d'AMD, la charge de travail peut être répartie en fonction des caractéristiques computationnelles des différentes étapes de l'inférence LLM. (Documentation AMD Ryzen AI)

AMD a documenté une implémentation spécifique où le NPU gère la phase de pré-remplissage (prefill), gourmande en calcul, de l'inférence LLM, tandis que le GPU intégré prend en charge la phase de décodage, davantage limitée par la mémoire. (AMD)

C'est un exemple utile car il remet en question l'idée qu'un seul processeur doit prendre en charge l'intégralité du modèle.

Les différentes phases d'un même modèle peuvent présenter des goulots d'étranglement distincts.

Le matériel peut s'adapter à ces goulots d'étranglement.

CPU vs GPU vs NPU pour l'inférence LLM

Les grands modèles de langage rendent ces différences particulièrement visibles.

Inférence CPU

L'inférence sur CPU peut être pertinente lorsque :

• le modèle est léger ;
• il est fortement quantifié ;
• les exigences en matière de débit sont faibles ;
• le système dispose d'une grande quantité de RAM ;
• la simplicité est une priorité ;
• aucun GPU n'est disponible.

L'avantage est l'accessibilité. Presque tous les serveurs standards sont déjà équipés d'un CPU.

L'inconvénient est le débit. Les grands modèles de type transformer impliquent une quantité colossale de calculs parallèles, domaine où les GPU bénéficient généralement d'un avantage architectural considérable.

Inférence sur GPU

Les GPU sont un choix courant pour le déploiement sérieux de LLM, car ils allient puissance de calcul parallèle, mémoire dédiée à large bande passante et logiciels de service matures.

Ils offrent également une grande flexibilité entre les différentes familles de modèles.

Une équipe peut passer de Llama à Qwen, Mistral, DeepSeek, des modèles de vision-langage, des modèles d'embedding, des modèles de diffusion ou du code PyTorch personnalisé sans avoir à remplacer le matériel de base à chaque fois.

C'est un atout précieux lorsque l'application est encore en phase d'évolution.

Inférence sur NPU

Les NPU peuvent être intéressants pour certains modèles locaux pris en charge.

La documentation actuelle de Ryzen AI d'AMD, par exemple, prend en charge les modes NPU seul et hybride NPU/iGPU pour les charges de travail LLM locales compatibles, tout en conservant les chemins d'exécution CPU et GPU.

Les contraintes sont davantage liées à l'appareil.

Le modèle doit tenir dans la mémoire disponible. Le runtime doit le prendre en charge. La quantification et la compatibilité des opérateurs sont essentielles. Un NPU de classe serveur offre des performances très différentes de celles d'un NPU intégré pour ordinateur portable.

Il n'existe pas de réponse unique à la question « Quel matériel est le meilleur pour faire tourner des LLM ? » tant que le modèle, le matériel, le runtime, la précision, la longueur du contexte et l'objectif de débit n'ont pas été définis.

CPU vs GPU vs NPU pour l'entraînement en IA

Pour la plupart des développeurs, la comparaison devient plus simple lorsqu'il s'agit d'entraîner des modèles conséquents.

Un NPU client n'est généralement pas conçu pour remplacer l'environnement d'entraînement sur GPU.

Les GPU allient une puissance de calcul parallèle à grande échelle et un support d'entraînement mature, incluant des intégrations de frameworks, l'arithmétique en précision mixte, l'exécution distribuée, le profilage, le débogage et des noyaux personnalisés.

Les CPU conservent leur rôle dans la préparation des données, l'exécution de la logique applicative, la coordination des processus et l'alimentation de l'accélérateur.

Les NPU spécialisés de classe serveur et autres accélérateurs d'IA peuvent également prendre en charge l'entraînement, mais ils impliquent leurs propres environnements matériels et logiciels.

C'est pourquoi l'entraînement nécessite une réflexion matérielle distincte de celle de l'inférence. Notre prochain guide sur le matériel pour l'entraînement vs l'inférence approfondit les questions de mémoire, d'état de l'optimiseur, de précision, d'interconnexions, de latence, de traitement par lots et de débit.

CPU vs GPU vs NPU pour le machine learning au-delà des LLM

L'« IA » couvre bien plus que la simple inférence de transformeurs.

Différentes tâches de machine learning exercent des pressions différentes sur le matériel.

Machine learning classique

Les algorithmes tels que la régression linéaire, les arbres de décision, le gradient boosting et de nombreux flux de travail en science des données peuvent s'exécuter efficacement sur CPU, surtout lorsque les jeux de données sont modérés.

Il existe des implémentations GPU pour bon nombre de ces algorithmes, mais le GPU n'est utile que si la charge de travail est suffisamment importante et parallèle pour justifier le coût du transfert de données et de la coordination du travail de l'accélérateur.

Vision par ordinateur

Les modèles profonds de vision par ordinateur s'adaptent souvent bien aux GPU et aux NPU, car les opérations de convolution et de tenseur sont hautement parallèles.

Sur un serveur traitant de grands lots d'images, un GPU peut s'avérer pertinent.

Sur une caméra traitant un flux vidéo continu avec une contrainte énergétique stricte, un NPU ou un autre accélérateur en périphérie (edge) peut être une solution plus adaptée.

Nous explorons cette différence de déploiement dans notre guide du matériel d'IA en périphérie.

Rendu et simulation

Ces tâches relèvent du domaine des GPU lorsque le calcul sous-jacent est hautement parallèle.

La même architecture qui a rendu les GPU utiles pour le graphisme convient également à la simulation scientifique, à la modélisation physique, à l'analyse numérique, au traitement vidéo et à d'autres charges de travail à haut débit.

Les NPU n'ont généralement aucune raison d'intervenir, car l'exécution de réseaux neuronaux n'est pas leur tâche principale.

Pipelines de données

Le chargement de fichiers, l'analyse de données, la fusion de jeux de données, l'interrogation de bases de données, le prétraitement des entrées, l'exécution de services web et la coordination des tâches peuvent rester fortement limités par le CPU, même lorsqu'un GPU effectue une étape coûteuse du pipeline.

C'est l'une des raisons pour lesquelles l'achat du « GPU le plus rapide » ne garantit pas le système le plus rapide.

Le goulot d'étranglement peut se situer ailleurs.

La mémoire change la donne

Les processeurs ne fonctionnent pas isolément de la mémoire.

Un CPU travaille généralement avec de grands volumes de mémoire vive (RAM) standard.

Un GPU dédié dispose généralement d'une VRAM propre, connectée via un sous-système mémoire à large bande passante.

Un GPU intégré ou un NPU peut partager la mémoire système avec le CPU.

Ces différences influencent ce que le matériel peut exécuter.

Pour un LLM, le processeur doit avoir accès aux poids du modèle ainsi qu'à la mémoire d'exécution. Les contextes longs ajoutent des besoins en cache KV. L'entraînement ajoute des activations, des gradients, des états d'optimiseur et d'autres données temporaires.

Un GPU peut donc posséder une capacité arithmétique phénoménale tout en étant incapable d'exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM.

Un CPU peut avoir accès à beaucoup plus de RAM, mais générer des jetons trop lentement pour l'application.

Un NPU peut offrir une excellente efficacité énergétique, mais dépendre d'une architecture à mémoire partagée et d'un ensemble restreint de modèles pris en charge.

C'est pourquoi la capacité et la bande passante mémoire doivent figurer aux côtés des spécifications du processeur.

L'efficacité énergétique nécessite du contexte

L'affirmation selon laquelle « le NPU consomme moins d'énergie qu'un GPU » est généralement pertinente pour le matériel client intégré, mais reste incomplète.

Un NPU dans un PC IA est délibérément conçu pour des tâches d'IA soutenues avec une enveloppe thermique limitée. Intel et AMD positionnent tous deux leurs NPU clients autour d'une exécution locale efficace de l'IA.

Un GPU dédié peut consommer beaucoup plus d'énergie tout en accomplissant une charge de travail bien plus importante.

Le choix du périphérique le plus économe en énergie dépend donc de ce que vous mesurez.

Les mesures utiles incluent :

• l'énergie par inférence ;
• le nombre de jetons par joule ;
• le nombre d'images traitées par wattheure ;
• le nombre de requêtes traitées par unité d'énergie ;
• l'énergie totale nécessaire pour entraîner un modèle.

Un processeur consommant 300 watts pendant une seconde peut utiliser moins d'énergie qu'un processeur consommant 20 watts pendant une minute.

La charge de travail doit rester constante pour que les comparaisons de consommation électrique soient significatives.

Le même problème se pose avec les spécifications de performance telles que les TOPS et les FLOPS. Nous abordons ces points directement dans TOPS vs FLOPS et les mesures de performance IA qui comptent.

Le support logiciel peut être plus important que le processeur

Le matériel n'accélère que les logiciels conçus pour l'exploiter.

Un CPU offre la compatibilité la plus large, car le code des applications courantes est déjà écrit pour lui.

Un GPU nécessite un chemin d'exécution dédié. Dans le cas de NVIDIA, celui-ci peut provenir directement de CUDA ou de frameworks et bibliothèques construits par-dessus.

Un NPU nécessite son propre runtime, compilateur, pilote ou fournisseur d'exécution pris en charge.

Le logiciel Ryzen AI d'AMD, par exemple, propose des chemins distincts pour l'exécution sur CPU, GPU, NPU et pour l'exécution hybride de LLM. Son logiciel actuel permet de déployer les modèles compatibles via ONNX Runtime GenAI ou llama.cpp, selon le mode d'exécution.

Cela signifie que dire « le NPU prend en charge l'IA » ne constitue pas une information suffisante.

Vous devez savoir si votre application prend en charge ce NPU.

Il en va de même pour les GPU. Les logiciels CUDA ne s'exécutent pas automatiquement sur toutes les architectures GPU de tous les fabricants.

La portabilité logicielle est une question matérielle.

Le coût dépend de l'utilisation

Supposons qu'un GPU termine une tâche dix fois plus vite qu'un CPU.

Cela ne rend pas automatiquement le GPU moins cher.

Peut-être que le GPU coûte vingt fois plus cher à l'heure.

Peut-être coûte-t-il cinq fois plus cher.

Peut-être que la machine CPU fonctionne déjà pour une autre raison et dispose de capacités inutilisées.

Imaginons maintenant qu'un NPU soit intégré à un ordinateur portable que l'utilisateur possède déjà. Le coût matériel marginal de l'exécution d'un modèle local pris en charge peut être pratiquement nul.

Le coût dépend de :

• prix du matériel ou tarif de location ;
• temps d'exécution ;
• taux d'utilisation ;
• puissance ;
• besoins en mémoire ;
• génie logiciel ;
• conversion de modèle ;
• maintenance ;
• capacité inutilisée.

Le cloud computing rend le calcul plus visible, car les ressources CPU et GPU peuvent être louées séparément.

Si une étape de prétraitement prend vingt minutes sur un CPU et deux minutes sur un GPU, payer le tarif GPU pour la totalité des 22 minutes simplement parce que l'application finit par utiliser CUDA constitue une mauvaise allocation des ressources.

Transférez la charge de travail vers le processeur coûteux uniquement lorsque celui-ci est utile.

Choisir entre CPU, GPU ou NPU selon la charge de travail

La réponse finale doit découler du profilage et de l'analyse comparative plutôt que de la catégorie.

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Quand utiliser une instance CPU plutôt qu'un GPU dans le cloud

La version cloud de cette décision est d'un pragmatisme rafraîchissant.

Utilisez une infrastructure CPU lorsque votre charge de travail concerne principalement :

• les API ;
• les bases de données ;
• les services de développement ;
• l'orchestration ;
• prétraitement ;
• tâches de fond ;
• scripts ;
• applications Linux classiques ;
• analytique intensive en CPU.

Utilisez l'infrastructure GPU lorsque la partie coûteuse de la charge de travail peut bénéficier d'une accélération parallèle :

• inférence LLM ;
• ajustement fin ;
• apprentissage profond ;
• rendu ;
• vision par ordinateur ;
• simulation ;
• applications CUDA ;
• autres charges de travail numériques parallèles.

Calculer avec Hivenet propose actuellement des instances GPU et CPU, de sorte que ces charges de travail n'ont pas besoin d'être imposées sur le même matériel. Les conseils de calcul de Hivenet recommandent les GPU pour les charges de travail parallèles telles que le service de modèles et l'ajustement fin, tandis que les instances vCPU couvrent les API, les scripts, le prétraitement et les services généraux.

Cette séparation est utile précisément parce que l'accélération GPU est précieuse lorsqu'il y a quelque chose qui mérite d'être accéléré.

Lorsque vous ne voulez pas du tout choisir le processeur

Il existe une autre option.

Parfois, le besoin réel est :

Envoyez une requête à un modèle et obtenez une réponse.

Dans ce cas, gérer vous-même une infrastructure CPU ou GPU peut s'avérer inutile.

Calculer avec Hivenet vous fournit une instance que vous contrôlez, incluant le système d'exploitation, l'environnement d'exécution, les bibliothèques et la pile de service. L' API d'inférence Hivenet propose quant à elle des points de terminaison de modèles gérés et compatibles avec OpenAI. Les pages produits actuelles de Hivenet distinguent explicitement ces deux approches.

C'est un autre niveau utile dans la prise de décision matérielle.

Vous pouvez choisir :

1. le processeur ;
2. l'infrastructure faisant fonctionner le processeur ;
3. ou un service géré qui abstrait le processeur.

Le bon niveau dépend du degré de contrôle dont l'application a réellement besoin.

Un processus de décision pratique

Ne commencez pas par le CPU, le GPU ou le NPU.

Commencez par la charge de travail.

1. Identifiez le goulot d'étranglement

Analysez les performances de l'application.

Est-elle en attente de :

• logique séquentielle ?
• accès à la base de données ?
• mémoire ?
• calcul parallèle ?
• inférence de modèle ?
• transfert de données ?
• requêtes réseau ?

N'accélérez pas une étape qui est déjà suffisamment rapide.

2. Déterminez si la tâche est parallélisable

Un volume important de calculs numériques indépendants oriente vers un GPU ou un autre accélérateur.

Une logique applicative riche en branchements oriente généralement vers un CPU.

3. S'il s'agit d'IA, vérifiez si le NPU la prend en charge

Pour l'IA locale, déterminez si le modèle, les opérateurs, la précision et l'environnement d'exécution sont compatibles avec le NPU disponible.

Si ce n'est pas le cas, la fiche technique n'a aucune importance.

4. Vérifiez la mémoire

Assurez-vous que la charge de travail complète tient dans la mémoire.

Pour l'IA, incluez les poids du modèle, le contexte, le cache, les tampons d'exécution et la concurrence.

5. Fixez un objectif de performance

Définissez ce que signifie « suffisamment rapide ».

Latence ?

Débit ?

Images par seconde ?

Jetons par seconde ?

Temps d'exécution de la tâche ?

6. Intégrez la consommation énergétique là où elle compte

La consommation d'énergie peut être un facteur déterminant pour les décisions concernant le mobile et l'edge computing.

Elle revêt une importance différente sur un serveur, où le débit par watt peut être plus pertinent que la consommation absolue de l'appareil.

7. Calculez le coût total

Incluez les coûts de matériel ou de location, le travail d'ingénierie, les temps d'inactivité et la maintenance.

8. Testez la charge de travail

Évaluez l'application réelle.

Si le processeur répond déjà aux exigences, arrêtez-vous là.

Si le GPU modifie l'équation économique, utilisez-le.

Si un NPU exécute la charge de travail de manière efficace et fiable, privilégiez-le.

Le matériel est au service de l'application, et non l'inverse.

FAQ sur les CPU, GPU et NPU

Quelle est la différence entre un CPU, un GPU et un NPU ?

Un CPU est un processeur polyvalent optimisé pour le calcul flexible et le contrôle de flux. Un GPU est un processeur hautement parallèle conçu pour un débit élevé. Un NPU est spécialisé dans les opérations de réseaux neuronaux et est souvent conçu pour une inférence IA efficace. Les systèmes modernes peuvent combiner les trois.

Lequel est le plus rapide entre le CPU, le GPU et le NPU ?

Il n'existe pas de classement universel. Les CPU peuvent être plus rapides pour les tâches séquentielles et complexes. Les GPU peuvent être beaucoup plus rapides pour les charges de travail suffisamment parallèles. Les NPU peuvent être efficaces ou rapides pour les opérations de réseaux neuronaux prises en charge. Les performances doivent être comparées sur une même charge de travail.

Lequel est le meilleur pour l'IA : CPU, GPU ou NPU ?

Les GPU constituent le point de départ le plus flexible pour le développement, l'entraînement et l'inférence haute performance en IA. Les NPU peuvent être mieux adaptés à l'IA locale prise en charge sous des contraintes énergétiques strictes. Les CPU restent utiles pour les petits modèles et les tâches applicatives entourant l'IA.

Un processeur peut-il faire tourner l'IA ?

Oui. Les processeurs peuvent entraîner et exécuter des modèles d'apprentissage automatique. La rapidité d'un processeur dépend du modèle, de la charge de travail, des exigences de latence et du volume de requêtes.

Pourquoi un processeur graphique (GPU) est-il plus rapide qu'un processeur (CPU) pour l'IA ?

De nombreuses opérations de réseaux neuronaux impliquent une grande quantité de calculs parallèles. Les GPU sont conçus pour exécuter beaucoup plus d'opérations simultanément que les CPU, ce qui permet d'obtenir un débit bien supérieur lorsque la charge de travail est adaptée à l'architecture du GPU.

Un NPU est-il plus rapide qu'un CPU ?

Pour les opérations de réseaux neuronaux prises en charge, un NPU peut surpasser un CPU ou exécuter la charge de travail avec une meilleure efficacité énergétique. Il ne remplace pas le CPU pour la logique applicative courante.

Un NPU est-il meilleur qu'un GPU ?

Un NPU peut être plus adapté aux charges de travail IA prises en charge, soutenues et sensibles à la consommation d'énergie. Un GPU est généralement plus flexible en ce qui concerne les modèles, les frameworks, l'entraînement, l'inférence, le rendu et d'autres charges de travail parallèles. Consultez notre comparaison complète entre NPU et GPU.

Un NPU remplace-t-il le CPU ?

Non. Le CPU continue de faire fonctionner le système d'exploitation et le code des applications générales. Un NPU accélère des opérations d'IA spécifiques.

Un NPU remplace-t-il le GPU ?

Généralement non. Ces processeurs possèdent des capacités d'IA qui se chevauchent, mais avec des points forts différents. Les systèmes AMD actuels peuvent même utiliser un NPU et un GPU conjointement pour l'inférence de modèles de langage (LLM).

Le CPU, le GPU et le NPU peuvent-ils travailler ensemble ?

Oui. Les systèmes hétérogènes modernes répartissent le travail entre différents processeurs. Les PC IA actuels intègrent les trois, et les logiciels peuvent assigner les charges de travail en fonction des exigences de performance, d'efficacité et de compatibilité.

Ai-je besoin d'un GPU pour l'apprentissage automatique ?

Pas toujours. Les petits modèles, l'apprentissage automatique classique, le prétraitement, l'expérimentation sur des jeux de données modestes et l'inférence à faible volume peuvent s'exécuter sur des CPU. Les GPU deviennent utiles lorsque la charge de travail comporte suffisamment de calculs parallèles pour justifier une accélération.

Ai-je besoin d'un NPU pour l'IA ?

Non. Un NPU est utile lorsque le logiciel peut l'exploiter et que l'inférence locale économe en énergie est importante. Les CPU et les GPU exécutent déjà des charges de travail d'IA sans NPU.

L'avenir est hétérogène

L'évolution intéressante n'est pas la victoire d'un processeur sur un autre.

C'est le fait que les ordinateurs disposent de plus en plus de plusieurs types de calcul simultanément.

La plateforme Ryzen AI Embedded X100 d'AMD pour 2026, par exemple, combine des cœurs CPU, un GPU intégré, un NPU et une mémoire unifiée au sein d'un même processeur pour périphérie. L'objectif est de permettre au calcul général, aux graphismes et à l'exécution d'IA de coexister dans le même système plutôt que de forcer chaque charge de travail à passer par un seul type de cœur. (AMD)

Les PC dotés d'IA suivent le même modèle.

Il en va de même pour les serveurs équipés de CPU et de plusieurs GPU.

L'architecture devient hétérogène parce que les charges de travail le sont déjà.

Une application moderne peut contenir une requête de base de données, un service Python, un prétraitement d'image, un LLM, une recherche vectorielle, un encodage vidéo et une API web. Il y a peu de raisons de penser qu'une seule architecture de processeur puisse être idéale pour toutes ces tâches.

La compétence utile consiste à apprendre où chaque type de tâche doit être traité.

Utilisez le CPU pour le travail général qu'il exécute efficacement.

Utilisez un GPU lorsque le débit parallèle modifie le résultat.

Utilisez un NPU lorsque l'IA prise en charge peut bénéficier de sa spécialisation et de son efficacité.

Et lorsque plusieurs processeurs sont pertinents, laissez-les travailler ensemble.

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