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Nvidia a tout révolutionné avec les Tensor Cores : performance 30 fois plus rapide pour les charges de travail d'IA

Nvidia a tout révolutionné avec les Tensor Cores : performance 30 fois plus rapide pour les charges de travail d'IA
Agencias

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  • 23 février 2025
  • Mise à jour: 23 février 2025 à 04:36

Nvidia a révolutionné le monde des graphiques pour PC depuis l’introduction de ses Tensor Cores en 2017.

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Ces unités de matériel sont fondamentales pour accélérer les charges de travail d’intelligence artificielle, permettant le calcul à précision mixte et améliorant significativement les performances des jeux, en particulier à des résolutions élevées comme 4K et 8K.

Les Tensor Cores se trouvent dans tous les graphiques avancés de Nvidia et sont essentiels pour des technologies comme DLSS (Deep Learning Super Sampling).

Comment fonctionnent les Tensor Cores

En combinant l’intelligence artificielle avec le matériel natif, ce système de traitement innovant fournit des résultats qui dépassent le rendu standard, atteignant des taux d’images plus élevés dans des résolutions exigeantes.

Depuis sa première génération, ils ont évolué de manière significative, avec les dernières innovations offrant jusqu’à 30 fois plus de vitesse par rapport à leurs prédécesseurs.

La première génération, lancée avec l’architecture Volta, a aidé à accélérer les charges de travail d’IA sur les serveurs, tandis que les deuxième et troisième générations, présentes dans les séries RTX Turing et Ampere, ont élargi les capacités de précision, introduisant de nouveaux formats qui facilitent l’apprentissage profond et la création de contenu.

La dernière évolution, les Tensor Cores de cinquième génération dans l’architecture Blackwell, promettent des innovations telles que la génération multiframe, qui permet un saut qualitatif dans l’expérience de jeu, notamment en 8K.

Toutes ces améliorations ne profitent pas seulement aux joueurs ; les Tensor Cores sont également utilisés dans des stations de travail pour des tâches de CAO, des calculs scientifiques et de l’apprentissage automatique, montrant leur polyvalence au-delà du domaine ludique.

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Avec la mise à jour continue des capacités de DLSS et des technologies similaires, les gamers peuvent s’attendre à des performances proches de la qualité native, ce qui est devenu un standard pertinent dans l’industrie.

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