Une méthode efficace pour sécuriser vos données lors de l’utilisation de l’IA consiste à exécuter des modèles localement. Cet article décrit comment assembler un PC dédié à l’intelligence artificielle, en soulignant l’importance de composants tels que le CPU, la carte mère et surtout le GPU. Il détaille également des recommandations pour le choix de chaque élément afin d’optimiser les performances tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données.
Une excellente méthode pour protéger vos données contre le vol ou les violations de la vie privée tout en utilisant des modèles de langage avancés, des technologies d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique, consiste à exécuter le modèle localement. Selon le modèle que vous choisissez, il n’est pas toujours nécessaire d’avoir un ordinateur ultra-puissant, même si cela peut être un plus.
Dans cet article, nous allons vous guider à travers le processus de construction d’un PC spécialement conçu pour des tâches d’IA et d’apprentissage automatique, garantissant ainsi la sécurité et la confidentialité de vos données tout en assurant que l’IA est toujours prête à l’emploi.
Les exigences d’un PC dédié à l’IA
Les ordinateurs destinés à l’IA ne sont pas fondamentalement différents des PC performants utilisés pour d’autres applications, bien qu’ils aient quelques spécificités qui rendent leur assemblage légèrement distinct de celui d’un PC de jeu haut de gamme.
De nombreux grands fabricants de processeurs ont fait le buzz l’année dernière autour des processeurs neuronaux et de leur efficacité. Cependant, ces derniers ne proposent souvent que quelques dizaines de TOPS (trillions d’opérations par seconde). Cela peut sembler impressionnant, mais un Nvidia RTX 4090, par exemple, peut atteindre plus de 1 300 TOPS.
En résumé, pour les tâches d’IA, le choix du CPU est moins crucial. Bien qu’un processeur rapide soit toujours bénéfique et que de nombreux cœurs puissent considérablement accélérer vos tâches d’apprentissage automatique, la véritable puissance provient principalement de la carte graphique.
Par conséquent, il est essentiel de sélectionner un GPU robuste, de préférence avec une grande quantité de mémoire vidéo, ainsi qu’une mémoire système ample lorsque cela est nécessaire, sans oublier un espace de stockage local rapide et généreux. Cela implique également de choisir une carte mère de haute qualité. Bien qu’elle n’améliore pas directement les performances en IA, une carte mère performante assure une alimentation stable pour le CPU et le GPU, et offre des options pour ajouter plusieurs cartes graphiques si vous souhaitez encore améliorer vos performances d’apprentissage automatique ou exécuter plusieurs modèles en parallèle.
En dehors de ces éléments, vous pouvez opter pour n’importe quel boîtier qui vous plaît, pourvu qu’il soit équipé d’une alimentation adéquate et d’un bon système de refroidissement pour éviter la surchauffe. Quelques options intéressantes peuvent inclure des composants écoénergétiques pour maintenir des coûts opérationnels bas, bien que cela puisse entrer en conflit avec le choix de GPU haut de gamme. Pensez également à l’évolutivité de votre système pour l’avenir.
Choisir le bon processeur (CPU)
En règle générale, le CPU est le cœur d’un ordinateur, qu’il soit utilisé pour le jeu, le travail de bureau, le streaming ou le montage vidéo. Bien qu’il conserve une certaine importance dans un PC IA dédié à l’apprentissage automatique, il n’est pas le composant central.
Il est essentiel d’opter pour un modèle moderne avec de nombreux cœurs et, idéalement, une bonne marge de mise à niveau. Nous vous recommandons l’AMD Ryzen 9950X, un processeur de dernière génération offrant 16 cœurs et la prise en charge de 32 threads. Il est relativement économe en énergie pour un processeur haut de gamme et vous permettra d’exécuter des modèles de langage complexes, tout en soutenant les performances d’un GPU puissant.
Si votre budget est limité, le Ryzen 7950X de génération précédente reste une excellente option, offrant de très bonnes performances à un prix inférieur d’environ 100 $. Pour les amateurs d’Intel, envisagez le Core Ultra 9 285K ou le Core Ultra 7 265K, qui disposent également de nombreux cœurs et d’une efficacité remarquable, avec un processeur neuronal intégré.
Importance de la carte mère
La carte mère n’est généralement pas le composant le plus captivant d’une construction de PC sur mesure, mais dans un ordinateur dédié à l’IA et à l’apprentissage automatique, elle joue un rôle crucial. Il est essentiel de choisir une carte mère avec des VRM solides et stables pour gérer la puissance que ce système devra traiter. Il est également conseillé d’opter pour un support PCIExpress 5 pour bénéficier des vitesses de stockage les plus rapides, ainsi que d’une prise en charge pour plusieurs cartes graphiques si vous prévoyez de doubler vos GPU.
Bien que vous puissiez opter pour une carte mère plus standard, évitez les modèles d’entrée de gamme qui pourraient ne pas répondre à vos besoins. Assurez-vous qu’elle possède les fonctionnalités nécessaires en fonction de votre budget et qu’elle est compatible avec votre processeur.
Choix de la carte graphique
Si vous envisagez de consacrer une part significative de votre budget à un composant de votre PC IA, il est impératif de choisir la carte graphique. Lors de l’entraînement de modèles de langage complexes, une carte graphique puissante est indispensable. Elle doit disposer de suffisamment de VRAM pour stocker le modèle et de milliers de cœurs de traitement parallèle pour l’exécuter efficacement.
Si votre budget est restreint, la Nvidia RTX 3060 12 Go est une option viable, coûtant environ 300 $ au moment de la rédaction. Cependant, pour des performances optimales dans l’entraînement d’IA ou l’exécution de modèles avancés, il est préférable d’investir dans un modèle haut de gamme. La RTX 5090 est actuellement la carte graphique la plus performante, bien qu’il soit difficile d’en trouver une.
Les alternatives de dernière génération sont également en forte demande, vous pourriez donc avoir à attendre un certain temps. La meilleure option disponible était une RTX 3090 reconditionnée pour environ 1500 $, ou une 4070 Ti Super avec 16 Go de VRAM.
Concernant AMD, bien que leurs GPU soient excellents pour le jeu, ils ne parviennent pas encore à rivaliser avec les cœurs CUDA et Tensor pour les tâches d’IA. Cela pourrait changer à l’avenir, mais pour l’instant, si vous souhaitez créer un PC IA performant, les GPU Nvidia sont les plus recommandés.
Optimiser la mémoire
Pour maximiser les performances, il est essentiel de choisir la bonne mémoire, mais…