ARMv9 : l’architecture de CPU adaptée à l’IA

La version 9 de l’architecture ARM (ARMv9) a été présentée en mars 2021 et marque une étape importante dans l’évolution de l’architecture des processeurs ARM. Elle apporte des améliorations en termes de performances, de sécurité et de prise en charge des charges de travail modernes telles que l’intelligence artificielle (IA).

Nouveautés et évolutions par rapport à ARMv8

L’architecture de processeur ARM ARMv9, présentée en mars 2021, apporte trois évolutions majeures par rapport à ARMv8, sa version précédente.

L’une des caractéristiques les plus frappantes de l’architecture ARMv9 est l’introduction de la Confidential Compute Architecture (CCA). Cette nouvelle norme de sécurité garantit que les données sont protégées non seulement au repos ou pendant la transmission, mais aussi pendant le traitement. ARM CCA utilise ce que l’on appelle des réalms. Il s’agit d’environnements isolés au sein d’un processeur, qui isolent les données sensibles du reste de l’infrastructure. Les données critiques peuvent ainsi être traitées en toute sécurité dans des environnements tels que le Cloud ou les infrastructures partagées.

Bien que les extensions vectorielles évolutives (SVE) aient déjà été introduites dans ARMv8, ARMv9 s’appuie sur ces dernières avec SVE2 pour permettre un meilleur traitement parallèle des données. SVE2 a été conçu pour répondre aux besoins croissants des applications modernes, notamment dans le domaine du Machine Learning et du traitement numérique du signal. SVE2 optimise la capacité de traitement simultané de plusieurs points de données, ce qui est particulièrement utile pour effectuer des calculs complexes pour l’IA, le traitement d’images ou encore le codage vidéo.

Le domaine sûrement le plus important d’ARMv9 concerne diverses optimisations pour l’intelligence artificielle et le Machine Learning. Le besoin de puissance de calcul spécialisée pour les charges de travail d’IA a considérablement augmenté ces dernières années, à mesure que des applications telles que le traitement du langage, le traitement des images ou l’IA générative se sont répandues. Grâce à l’amélioration du traitement des données vectorielles via SVE2, ARMv9 permet d’exécuter plus efficacement les réseaux neuronaux et les modèles de Machine Learning sur les serveurs ARM. Cela réduit non seulement la latence, mais aussi la consommation d’énergie, ce qui est particulièrement avantageux pour les appareils mobiles et les systèmes embarqués.

Les principaux avantages d’ARMv9

L’introduction d’ARMv9 apporte un certain nombre d’avantages, de sorte que l’architecture est parfaitement adaptée aux applications de calcul spécialisées ainsi qu’à une utilisation générale. Les points suivants caractérisent particulièrement la dernière version d’ARM :

Sécurité accrue : grâce à la nouvelle architecture de calcul confidentielle (CCA), les entreprises et les organisations peuvent traiter leurs données de manière plus sûre que jamais. Elle permet de protéger les données sensibles même dans les environnements Cloud partagés, ce qui constitue un grand pas en avant vers les infrastructures Zero Trust, où l’accès aux données est strictement contrôlé.

Performances améliorées pour les charges de travail spécialisées : ARMv9 offre une augmentation considérable de la puissance de calcul grâce aux extensions SVE2. Cela se révèle particulièrement utile pour les applications qui doivent traiter de grandes quantités de données en parallèle. Il s’agit notamment des modèles d’intelligence artificielle, du traitement vidéo et des calculs scientifiques.

Efficacité énergétique optimisée : l’une des grandes forces de toutes les architectures ARM est l’efficacité énergétique. ARMv9 maintient cette priorité et offre une gestion optimisée de l’énergie malgré les améliorations de performance. Cette efficacité rend les processeurs ARMv9 particulièrement attrayants pour les appareils mobiles, les systèmes embarqués et l’Internet des objets (IoT).

Les principaux domaines d’application d’ARMv9

Grâce à sa polyvalence et à ses performances, l’architecture ARMv9 est utilisée dans de nombreux domaines d’application. Les plus pertinents sont les serveurs dédiés et l’intelligence artificielle.

Serveurs dédiés

ARMv9 est utilisé dans des serveurs dédiés, mis à disposition dans des data centers et par des fournisseurs de Cloud. Étant donné qu’ARMv9 offre à la fois des performances élevées et une efficacité énergétique, l’architecture convient parfaitement aux tâches et charges de travail spécialisées requises dans les data centers modernes. Les fournisseurs de Cloud bénéficient de coûts d’exploitation réduits grâce à la faible consommation d’énergie des processeurs, tandis que les clients profitent de meilleures performances et d’une fiabilité accrue.

Intelligence artificielle et Machine Learning

Les optimisations d’ARMv9 pour l’IA et le Machine Learning rendent cette architecture particulièrement adaptée aux applications dans le domaine de l’intelligence artificielle. Grâce à la prise en charge de SVE2, les algorithmes d’IA peuvent être exécutés plus rapidement, ce qui permet de traiter de grandes quantités de données et d’effectuer des calculs complexes, comme ceux utilisés dans les réseaux neuronaux ou l’analyse d’images