Traduction française :

Section 1 : Introduction

L’histoire de l’informatique est souvent racontée à travers les avancées en matière de puissance de calcul. Cependant, avec l’essor des modèles de langage humain et l’augmentation exponentielle de la taille des modèles d’apprentissage automatique, une nouvelle frontière est apparue : l’énergie.

La puissance de calcul a été doublée tous les 18 mois depuis les débuts de l’informatique, selon la loi de Moore. Cependant, avec l’essor des modèles de langage humain et l’augmentation exponentielle de la taille des modèles d’apprentissage automatique, une nouvelle frontière est apparue : l’énergie.

Section 2 : La fin de la loi de Dennard

La loi de Dennard stipule que la tension de fonctionnement des transistors peut être réduite de moitié tous les 18 mois. Cependant, cette loi a atteint ses limites avec les processus de fabrication de 7 nm et inférieurs.

La loi de Dennard stipule que la tension de fonctionnement des transistors peut être réduite de moitié tous les 18 mois. Cependant, cette loi a atteint ses limites avec les processus de fabrication de 7 nm et inférieurs.

Section 3 : Les défis énergétiques du calcul haute performance

Les processeurs haut de gamme actuels consomment une quantité considérable d’énergie pour fonctionner à des fréquences élevées. Cela pose un défi pour les appareils mobiles, où l’autonomie est cruciale.

Les processeurs haut de gamme actuels consomment une quantité considérable d’énergie pour fonctionner à des fréquences élevées. Cela pose un défi pour les appareils mobiaux, où l’autonomie est cruciale.

Section 4 : Les modèles de langage humain et l’énergie

Les modèles de langage humain (LLM) sont au cœur de nombreuses applications d’IA modernes, mais leur entraînement et leur exécution exigent une quantité considerable d’énergie.

Les modèles de langage humain (LLM) sont au cœur de nombreuses applications d’IA modernes, mais leur entraînement et leur exécution exigent une quantité considérable d’énergie.

Section 5 : Les avancées en matière d’efficacité énergétique

Les fabricants de puces ont travaillé sur l’efficacité énergétique de leurs produits pour répondre aux défis posés par les charges élevées. Cependant, il y a encore beaucoup à faire pour atteindre des niveaux d’efficacité satisfaisants.

Les fabricants de puces ont travaillé sur l’efficacité énergétique de leurs produits pour répondre aux défis posés par les charges élevées. Cependant, il y a encore beaucoup à faire pour atteindre des niveaux d’efficacité satisfaisants.

Section 6 : Les batteries intelligentes

Les batteries intelligentes sont une approche possible pour améliorer l’autonomie des appareils mobiles en optimisant l’utilisation de l’énergie et en réduisant la consommation d’énergie des processeurs.

Les batteries intelligentes sont une approche possible pour améliorer l’autonomie des appareils mobiles en optimisant l’utilisation de l’énergie et en réduisant la consommation d’énergie des processeurs.

Section 7 : Les refroidisseurs adaptatifs

Les refroidisseurs adaptatifs sont une autre approche pour répondre aux défis énergétiques posés par les charges élevées. Ils peuvent s’adapter en temps réel aux conditions de charge et de température pour maintenir un fonctionnement efficace et sûr du processeur.

Les refroidisseurs adaptatifs sont une autre approche pour répondre aux défis énergétiques posés par les charges élevées. Ils peuvent s’adapter en temps réel aux conditions de charge et de température pour maintenir un fonctionnement efficace et sûr du processeur.

Section 8 : Les matériaux d’énergie

L’utilisation de nouveaux matériaux peut améliorer l’efficacité énergétique des composants électroniques, notamment en réduisant la résistance et en augmentant la conductivité. Cependant, il y a des défis à surmonter pour une adoption généralisée de ces matériaux.

L’utilisation de nouveaux matériaux peut améliorer l’efficacité énergétique des composants électroniques, notamment en réduisant la résistance et en augmentant la conductivité. Cependant, il y a des défis à surmonter pour une adoption généralisée de ces matériaux.

Section 9 : Les exemples de l’industrie

Des entreprises comme Qualcomm, Google et Apple ont travaillé sur des solutions pour améliorer l’efficacité énergétique de leurs produits, notamment en développant de nouveaux processeurs