Lorsque vous êtes propriétaire de la plateforme, vous êtes propriétaire de l'expérience. C'est pourquoi Apple investit autant dans l'iPhone. C'est ce que NVIDIA vise avec
Le projet DIGITS démocratise l'accès à l'informatique avancée de l'IA en introduisant un supercalculateur personnel compact et puissant. Il est conçu pour permettre aux chercheurs en IA, aux data scientists, aux étudiants et même aux amateurs de développer, de prototyper et d'affiner des modèles d'IA directement depuis leur bureau. Alors que les professionnels pouvaient auparavant affiner les modèles localement, ils étaient souvent limités par des limitations matérielles, des coûts élevés ou des problèmes d'évolutivité. Le projet DIGITS élimine ces obstacles en offrant une puissance de calcul dans un format de bureau.
Comme l'a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA,
Le projet DIGITS est également un précurseur de la manière dont l'informatique personnelle pourrait favoriser l'adoption de l'IA dans la vie quotidienne des consommateurs d'une manière que les appareils de réalité virtuelle ne semblent pas pouvoir faire - peut-être pas aujourd'hui, mais plus tôt que nous ne le savons.
Aujourd’hui, les professionnels peuvent développer des modèles d’IA à l’aide de stations de travail équipées de GPU hautes performances ou en accédant à des plateformes basées sur le cloud comme AWS, Google Cloud ou Azure. Mais Project DIGITS combine l’évolutivité des plateformes cloud avec la commodité des stations de travail locales. Project DIGITS, d’une taille comparable à celle d’un Mac Mini, permet aux utilisateurs d’exécuter des tâches d’IA hautes performances sans avoir besoin d’une infrastructure étendue. Il offre une puissance de traitement immense pour des tâches telles que des environnements de simulation ou l’exécution de modèles linguistiques volumineux. Un investissement unique de 3 000 $ remplace les dépenses cloud courantes tout en offrant de solides capacités d’IA.
Le projet DIGITS n'est pas destiné à un usage quotidien. Il vise à :
Voici quelques cas d’utilisation réels qui démontrent ses applications pratiques :
Une start-up qui développe un chatbot spécialisé dans l’assistance juridique pourrait utiliser le projet DIGITS pour former et affiner un modèle de langage de grande taille (LLM) avec 200 milliards de paramètres. L’équipe pourrait prototyper le modèle localement, le tester pour vérifier sa précision dans la réponse à des requêtes juridiques complexes, puis le déployer sur une infrastructure cloud pour la mise à l’échelle. Cela élimine le besoin de ressources cloud coûteuses pendant la phase de développement, accélérant l’innovation tout en réduisant les dépenses.
Une entreprise de robotique qui conçoit des systèmes d’automatisation d’entrepôts pourrait utiliser DIGITS pour simuler et optimiser le comportement des flottes de robots. En exécutant des modèles d’IA physiques localement, elle peut tester les algorithmes de navigation, la reconnaissance d’objets et la coordination des tâches en temps réel. Des cycles d’itération plus rapides permettent à l’entreprise d’améliorer son efficacité et de réduire les erreurs avant de déployer des robots dans des environnements réels.
Un chercheur médical travaillant sur des traitements personnalisés contre le cancer pourrait utiliser DIGITS pour analyser les données génomiques et former des modèles d’IA capables de prédire la réaction des patients à des thérapies spécifiques. Le système traite des ensembles de données massifs localement, ce qui permet une expérimentation rapide. Cela accélère les avancées en médecine personnalisée tout en préservant la sécurité des données sensibles sur site.
Un studio de jeu pourrait utiliser DIGITS pour créer des personnages non-joueurs (PNJ) réalistes avec des modèles d'IA génératifs. Le système pourrait former des modèles capables de générer des dialogues dynamiques et des animations réalistes en fonction des interactions des joueurs. Les développeurs pourraient rapidement itérer sur les conceptions et les comportements des personnages sans s'appuyer sur des ressources informatiques externes, améliorant ainsi la créativité et l'efficacité.
Un laboratoire universitaire d’IA pourrait utiliser le projet DIGITS pour enseigner aux étudiants comment créer et déployer des modèles avancés d’apprentissage automatique. Les étudiants pourraient expérimenter des frameworks comme PyTorch ou TensorFlow directement sur le système, acquérant ainsi une expérience pratique de la technologie de l’IA. L’accès abordable au calcul haute performance démocratise l’enseignement de l’IA, préparant la prochaine génération d’innovateurs.
Les scientifiques de l’environnement pourraient utiliser DIGITS pour analyser les images satellite et former des modèles d’IA pour détecter la déforestation ou suivre les populations d’animaux sauvages. Le système pourrait traiter les données d’image localement, ce qui permettrait aux chercheurs de terrain de travailler dans des zones reculées sans connexion Internet. Les informations en temps réel aident les efforts de conservation en identifiant les menaces plus rapidement et plus précisément.
Lorsque vous examinez en profondeur les principales fonctionnalités et capacités du projet DIGIT, vous pouvez comprendre comment NVIDIA souhaite s'approprier l'expérience via une plateforme - et pas n'importe quelle plateforme, mais une plateforme suffisamment puissante pour arracher le contrôle du développement de l'IA aux serveurs.
Au cœur du projet DIGITS se trouve la superpuce GB10 Grace Blackwell de NVIDIA, qui associe un processeur Grace à 20 cœurs à un processeur graphique Blackwell. Cette architecture offre jusqu'à 1 pétaflop de performances de calcul d'IA avec une précision FP4, ce qui lui permet de gérer des modèles d'IA à grande échelle avec jusqu'à 200 milliards de paramètres. Lorsque deux unités sont reliées entre elles, elles peuvent prendre en charge des modèles avec jusqu'à 405 milliards de paramètres.
Chaque unité comprend 128 Go de mémoire unifiée et jusqu'à 4 To de stockage flash NVMe, garantissant une gestion fluide des calculs complexes et des grands ensembles de données.
Le système exécute le système d'exploitation DGX basé sur Linux de NVIDIA et est livré préchargé avec la pile logicielle NVIDIA AI Enterprise complète. Cela comprend des bibliothèques, des frameworks et des outils d'orchestration pour une intégration transparente avec les infrastructures cloud ou de centre de données. Les utilisateurs peuvent prototyper localement et faire évoluer leurs solutions selon leurs besoins.
Le projet DIGITS n’est pas destiné au grand public. Ses capacités, comme la gestion de modèles comportant jusqu’à 200 milliards de paramètres, sont excessives pour des tâches quotidiennes comme la navigation sur le Web ou la productivité de base. Rien n’indique pour l’instant qu’une telle technologie sera bientôt accessible au grand public. Elle représente cependant un pas dans cette direction, car l’IA continue de s’immiscer dans de plus en plus d’aspects de la vie quotidienne. Voici pourquoi :
Historiquement, les technologies de haute performance comme le GPS, autrefois réservées à des cas d’utilisation spécialisés, se sont étendues aux produits grand public. De même, des versions réduites ou simplifiées du projet DIGITS pourraient rendre l’informatique avancée basée sur l’IA accessible aux tâches quotidiennes à mesure que la demande d’appareils grand public dotés de l’IA augmente.
À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus dans les appareils grand public, tels que les assistants intelligents, les véhicules autonomes et les systèmes de divertissement personnalisés, la demande en informatique de pointe locale et puissante va augmenter. Des appareils comme Project DIGITS démontrent qu’il est possible d’intégrer des capacités d’IA hautes performances dans des formats plus petits et accessibles.
Surtout avec l’essor de l’économie créative et la décentralisation générale du travail, les cas d’utilisation plus courants dans la vie quotidienne ne sont pas farfelus.
Par exemple, un cinéaste amateur pourrait utiliser DIGITS pour traiter des effets vidéo et des animations de haute qualité à l’aide de l’IA générative. Des tâches telles que le vieillissement des acteurs, la création de décors virtuels ou le montage de séquences en temps réel pourraient devenir possibles sans avoir recours à des services cloud, ce qui réduirait considérablement les coûts et permettrait une plus grande liberté créative.
Un passionné de fitness peut utiliser DIGITS pour personnaliser son parcours de santé et de bien-être. En analysant les données biométriques des objets connectés, l’IA peut générer des routines d’entraînement personnalisées, prédire les risques de blessures et suggérer des programmes nutritionnels, le tout traité localement pour plus de rapidité et de sécurité des données.
Un concepteur de jeux en herbe pourrait créer des expériences de jeu personnalisées pour ses amis et sa famille. Grâce à DIGITS, ils pourraient entraîner des modèles d'IA à générer des scénarios uniques, des comportements de personnages réalistes ou des environnements de jeu dynamiques qui s'adaptent aux préférences des joueurs, le tout fonctionnant sans problème à partir d'un système de bureau.
Les entrepreneurs pourraient exploiter la puissance de ces systèmes pour développer des outils basés sur l’IA. Un propriétaire de petite entreprise, par exemple, pourrait former et tester un chatbot de service client sur son ordinateur de bureau, en s’assurant qu’il fonctionne avant de le déployer à plus grande échelle. Cette approche réduirait la dépendance aux ressources externes tout en accélérant l’innovation.
En résumé : NVIDIA nous donne un aperçu de l’avenir. Il est possible que lorsque les consommateurs passeront à des utilisations plus avancées de l’IA, NVIDIA sera là.