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- I. Introduction
- II. Contexte : Pénurie de GPU et essor des modèles de langage de grande taille
- III. L’importance de prioriser les fonctionnalités basées sur l’IA
- IV. Un nouveau cadre de priorisation : Contribution par GPU
- V. Exemple d’application du cadre de priorisation
- VI. Avantages et limites de l’approche Contribution par GPU
- VII. Conclusion : Réussir malgré la pénurie de GPU
I. Introduction
La demande croissante de processeurs graphiques haut de gamme tels que les A100 et H100, en raison de la popularité de ChatGPT et de l’essor de l’intelligence artificielle, présente un défi pour les dirigeants de produits. Dans cet article, nous expliquerons comment une approche innovante basée sur la « Contribution par GPU » permet de faire face à cette pénurie de ressources et de mieux prioriser l’allocation des ressources limitées.
II. Contexte : Pénurie de GPU et essor des modèles de langage de grande taille
Le marché actuel fait face à une pénurie de processeurs graphiques (GPU) alors que les modèles de langage de grande taille (LLM), tels que ChatGPT, sont de plus en plus utilisés. Cette situation oblige les dirigeants à repenser leur utilisation de l’intelligence artificielle générique et à prendre des décisions plus intelligentes pour allouer leurs ressources.
III. L’importance de prioriser les fonctionnalités basées sur l’IA
En raison de la pénurie de GPU, les dirigeants doivent optimiser l’utilisation de leurs ressources limitées et se concentrer sur les projets offrant le meilleur retour sur investissement. Cela nécessite une allocation stratégique du temps GPU et une priorisation des projets en fonction de leur contribution globale.
IV. Un nouveau cadre de priorisation : Contribution par GPU
Pour aider les dirigeants à prendre des décisions stratégiques, nous proposons un cadre de priorisation basé sur la « Contribution par GPU ». Cela implique de classer les projets en fonction de leur contribution par unité de temps GPU, afin de maximiser le retour sur investissement.
V. Exemple d’application du cadre de priorisation
Nous illustrons l’application de ce cadre en prenant l’exemple de quatre projets différents : A, B, C et D. En calculant la contribution par GPU pour chaque projet, il est possible de déterminer l’ordre d’allocation des ressources et ainsi maximiser le revenu global ou le gain de parts de marché.
VI. Avantages et limites de l’approche Contribution par GPU
Cette approche présente plusieurs avantages, notamment la possibilité d’allouer les ressources de manière stratégique, d’éliminer les biais et de mettre l’accent sur les données plutôt que sur les opinions. Cependant, elle présente également des limites, notamment son inapplicabilité à toutes les situations et la difficulté d’évaluer précisément les contributions et les besoins en GPU.
VII. Conclusion : Réussir malgré la pénurie de GPU
Malgré les défis posés par la pénurie de GPU, il est possible de réussir en adoptant une approche stratégique basée sur la « Contribution par GPU » pour maximiser le retour sur investissement et se concentrer sur les projets les plus précieux.
