Vos puces de crypto-minage ne sont pas bonnes pour l'IA : Voici pourquoi


Le monde lucratif de l’exploitation minière d’altcoins à preuve de travail était un spectacle à voir, récompensant les mineurs avec des profits époustouflants. jusqu’à ce qu’Ethereum fasse un détour vers la preuve d’enjeu. Mais une industrie émergente attire l’attention de ceux qui se sont retrouvés avec des centaines de cartes graphiques inactives après la fusion : l’IA.

Ce nouveau chouchou de la technologie, stimulé par la création de ChatGPT, nécessite le calcul de grandes quantités de données, semblables à l’exploitation minière Ethereum, et la meilleure façon de faire un travail aussi lourd est avec les GPU – beaucoup d’entre eux.

Cependant, ce n’est peut-être pas la panacée que beaucoup espéraient, car les GPU, les fidèles bêtes de somme de l’extraction de crypto-monnaie, ne sont pas exactement les MVP dans le domaine de la formation à l’IA. Pourquoi? Distillons cette question complexe à son essence.

Vos puces de crypto-minage ne sont pas bonnes pour l'IA : Voici pourquoi

L’histoire de deux besoins

Voici le point crucial  : l’extraction de crypto et la formation à l’IA ont des appétits divergents pour leurs GPU parfaits. C’est comme sortir avec deux personnes aux goûts complètement différents. Les crypto-monnaies de preuve de travail ont un faible pour les cartes avec des tonnes de puissance de hachage, mais ne se soucient pas moins de la vRAM (Video Random Access Memory). En revanche, l’IA est une ventouse pour les cartes avec une vRAM abondante et donne une épaule froide à la puissance de hachage.

Imaginez la puissance de hachage comme le muscle de l’opération – tout dépend du nombre de calculs que votre GPU peut effectuer par seconde. Plus le taux de hachage est élevé, meilleures sont vos chances de déverrouiller ce bloc insaisissable et de profiter de la fortune crypto. C’est comme un scénario de speed dating : plus vous rencontrez de personnes (calculs que vous faites), plus vous avez de chances de découvrir une correspondance (minage d’un bloc).

À l’inverse, la vRAM est la capacité de gérer et de stocker simultanément de vastes volumes de données. C’est la différence entre jongler avec deux balles ou vingt. La formation à l’IA est un glouton notoire des données, exigeant des GPU pour gérer et traiter simultanément des quantités colossales de données. En utilisant l’exemple de la datation, emprunter la voie vRAM reviendrait à inviter une foule dans une pièce et à poser simultanément les mêmes questions (points de données) pour trouver la correspondance parfaite (modèle IA).

Et c’est là que réside le paradoxe. Votre GPU amateur de puissance de hachage, parfait pour l’extraction d’Ethereum, est à bout de souffle lorsqu’il s’agit de former l’IA. C’est comme demander à un sprinteur de classe mondiale de participer à un marathon, ce n’est tout simplement pas son jeu.

Un bon plan de sauvegarde ?

Maintenant, en mettant de côté les simplifications excessives, l’extraction de crypto nécessite en effet une puissance de hachage élevée, mais elle ne met pas entièrement à l’écart la vRAM. Le minage de crypto utilise la vRAM dans le cadre de son algorithme de minage, bien que les exigences en vRAM soient généralement inférieures à celles nécessaires à la formation à l’IA. Par exemple, un GPU compétent pour l’extraction de crypto peut avoir 4 Go de vRAM, ce qui ne convient même pas pour exécuter (même pas penser à former) un générateur d’image AI comme Stable Diffusion correctement.

Pour mettre les choses en contexte, l’un des meilleurs GPU pour l’exploitation minière ETH était le Nvidia RTX 3060Ti avec 60 MH/s de puissance de hachage et 8 Go de vRAM. En revanche, OpenAI a utilisé les modèles A100 et V100 de Nvidia : un V100 est livré avec 32 Go de vRAM et les modèles A100 gèrent jusqu’à 80 Go.

Mais cela ne signifie pas que les GPU utilisés pour l’extraction de crypto sont entièrement redondants pour la formation à l’IA. Les GPU avec une vRAM relativement faible peuvent toujours être utilisés pour former des modèles d’IA plus petits ou des tâches qui ne nécessitent pas de vRAM importante.

« Il existe de nombreuses opérations et modèles d’IA qui fonctionnent rapidement et efficacement sur les anciennes cartes », a déclaré Scott Norris, PDG et fondateur d’Optiminer, à Décrypter, ajoutant que les entrepreneurs devraient étudier correctement sur quelle application d’IA ils se concentrent. Les GPU utilisés pour l’extraction de crypto peuvent fonctionner dans des « fermes d’IA avec des modèles personnalisés ou des modèles légèrement ajustés », a-t-il déclaré.

Norris a mentionné que certaines sociétés de crypto-minage sont déjà passées aux opérations d’IA. Omega AI en est un exemple. Hive Blockchain et Hut8 Mining testent également leur chance.

Ainsi, même si cette solution n’est peut-être pas aussi lucrative que votre bon vieux minage de crypto, elle pourrait servir de « plan C » viable – si votre « plan B » de minage d’altcoins alternatifs de preuve de travail semble sombre.

« Premiers pas avec l’IA »

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