Qu’est-ce qu’un ASIC LLM ?

Un ASIC (circuit intégré à usage spécifique) pour un LLM est une puce spécialisée conçue spécifiquement pour exécuter des charges de travail d’inférence de modèles de langage de grande envergure, optimisée pour l’arithmétique à faible précision, la bande passante mémoire et les opérations sensibles au délai, plutôt que le calcul généraliste que fournissent les GPU.

À quel point les ASIC pour l’inférence sont-ils plus rapides que les GPU ?

Les ASIC modernes pour l’inférence, tels que le LPU de Groq, peuvent offrir un débit 3 à 18 fois plus rapide et un temps jusqu’au premier token jusqu’à 10 fois plus rapide que les GPU haut de gamme comme le NVIDIA H100. Ils atteignent également une performance par watt 10 à 50 fois supérieure, entraînant des économies de coûts significatives à grande échelle.

Pourquoi ne pouvons-nous pas simplement utiliser des GPU pour l’inférence en IA ?

Alors que les GPU fonctionnent bien pour l’inférence, ils sont surexploités pour cette tâche. Ils prennent en charge l’arithmétique à haute précision (FP32/FP16) alors que l’inférence n’a souvent besoin que de 8 bits ou de 4 bits, gaspillent de l’énergie sur des fonctionnalités inutilisées et ne sont pas optimisés pour les charges de travail dominées par la bande passante mémoire typiques des modèles de type transformer.

Quels sont les inconvénients d’utiliser des puces dédiées à l’inférence ?

Les principaux compromis sont la flexibilité (les ASIC peuvent avoir du mal à s’adapter aux nouvelles architectures de modèles), les coûts élevés de conception initiale (des dizaines de millions pour le développement de puces) et la dépendance aux écosystèmes logiciels (compilateurs et cadres). Il s’agit également d’une mise à long terme sur des modèles architecturaux spécifiques.

Qui construit ces ASICs d’inférence ?

Les principaux acteurs incluent Groq (LPU), Etched AI (Sohu), Tenstorrent (Grayskull/Blackhole), Intel (Crescent Island), Cerebras (WSE-3) ainsi que des collaborations supposées comme celle entre OpenAI et Broadcom. De nombreuses startups telles que d-Matrix, Rain AI et Mythic entrent également sur le marché.

Les ASIC pour l’inférence remplaceront-ils entièrement les GPU ?

Non. L’avenir comportera probablement des clusters hybrides où les GPU gèrent des charges de travail de formation flexibles, tandis que les ASIC assurent l’inférence en production à grande échelle. Les GPU resteront essentiels pour la recherche, le développement de modèles et la formation, tandis que les ASIC optimiseront l’efficacité du déploiement.

L'essor des ASIC pour LLM : pourquoi le matériel d'inférence compte

Les puces spécialisées rendent l'inférence d'IA plus rapide et moins coûteuse.

Sommaire

L’avenir de l’IA ne concerne pas seulement des modèles plus intelligents [https://www.glukhov.org/fr/post/2025/06/qwen3-embedding-qwen3-reranker-on-ollama/ “Modèles Qwen3 embedding et reranker - performance d’avant-garde”] - il concerne des siliciums plus intelligents.
L’évolution vers un matériel spécialisé pour l’inférence des LLM entraîne une révolution similaire à celle du passage du minage de Bitcoin aux ASICs.

Circuit électrique d’un ASIC LLM Imagination électrique - Flux text to image LLM.

Pourquoi les LLM ont besoin de leur propre matériel

Les grands modèles de langage ont transformé l’IA, mais derrière chaque réponse fluide se trouve un volume important de calculs et de trafic mémoire. Alors que les coûts d’inférence deviennent dominants — souvent dépassant les coûts d’entraînement sur la durée de vie d’un modèle — le matériel optimisé spécifiquement pour l’inférence devient économiquement pertinent.

L’analogie avec le minage de Bitcoin n’est pas fortuite. Dans les deux cas, une charge de travail très spécifique et répétitive bénéficie énormément d’un silicium personnalisé qui élimine tout ce qui n’est pas essentiel.

Leçons tirées du minage de Bitcoin

Le minage de Bitcoin s’est développé à travers quatre générations :

Époque	Matériel	Avantage clé	Limitation
2015–2020	GPU (CUDA, ROCm)	Flexibilité	Gourmand en énergie, limité par la mémoire
2021–2023	TPUs, NPUs	Spécialisation grossière	Toujours orienté entraînement
2024–2025	ASICs Transformers	Optimisé pour l’inférence à faible bit	Généralité limitée

L’IA suit un chemin similaire. Chaque transition a amélioré la performance et l’efficacité énergétique de plusieurs ordres de grandeur.

Cependant, contrairement aux ASICs de Bitcoin (qui ne calculent que le SHA-256), les ASICs d’inférence ont besoin d’une certaine flexibilité. Les modèles évoluent, les architectures changent, et les schémas de précision s’améliorent. L’astuce est de spécialiser juste assez — en durcissant les motifs centraux tout en maintenant l’adaptabilité aux extrémités.

Ce qui distingue l’inférence des LLM de l’entraînement

Les charges de travail d’inférence ont des caractéristiques uniques que le matériel spécialisé peut exploiter :

La précision basse domine — l’arithmétique à 8 bits, 4 bits, voire ternaire ou binaire fonctionne bien pour l’inférence
La mémoire est le goulot d’étranglement — le déplacement des poids et des caches KV consomme bien plus d’énergie que le calcul
La latence prime sur le débit — les utilisateurs attendent des tokens en moins de 200 ms
Une grande parallélisation des requêtes — des milliers de requêtes d’inférence simultanées par puce
Des motifs prévisibles — les couches Transformer sont très structurées et peuvent être durcies
Des opportunités de sparsité — les modèles utilisent de plus en plus des techniques de suppression et de MoE (Mixture-of-Experts)

Une puce dédiée à l’inférence peut durcir ces hypothèses pour atteindre 10 à 50 fois meilleure performance par watt que les GPU généralistes.

Qui construit du matériel optimisé pour les LLM

Le marché des ASICs d’inférence se réchauffe, avec à la fois des acteurs établis et des startups ambitieuses :

Société	Puce / Plateforme	Spécialité
Groq	LPU (Language Processing Unit)	Débit déterministe pour les LLMs
Etched AI	Sohu ASIC	Moteur Transformer durci
Tenstorrent	Grayskull / Blackhole	ML général avec réseau à bande passante élevée
OpenAI × Broadcom	Puce d’inférence personnalisée	Déploiement prévu en 2026
Intel	Crescent Island	GPU Xe3P dédié à l’inférence avec 160 Go HBM
Cerebras	Wafer-Scale Engine (WSE-3)	Grande bande passante mémoire sur puce

Ces puces ne sont pas du vaporware — elles sont déployées dans les centres de données aujourd’hui. En outre, des startups comme d-Matrix, Rain AI, Mythic et Tenet conçoivent des puces à partir de zéro autour des motifs arithmétiques des Transformers.

Architecture d’un ASIC d’inférence Transformer

À quoi ressemble une puce optimisée pour les Transformers sous le capot ?

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|         Interface hôte               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
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|  Interconnecteur sur puce (réseau/ring)    |
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|  Tiles / Cores de calcul               |
|   — Unités de multiplication matricielle dense      |
|   — Unités ALU à faible précision (int8/int4)   |
|   — Unités de déquantification / activation       |
+--------------------------------------+
|  SRAM et tampons de cache KV sur puce     |
|   — Poids chauds, caches fusionnés        |
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|  Pipelines de quantification / déquantification    |
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|  Planificateur / Contrôleur              |
|   — moteur d'exécution d'graphes statiques    |
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|  Interface DRAM / HBM hors puce       |
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Les caractéristiques architecturales clés incluent :

Cœurs de calcul — Unités de multiplication matricielle optimisées pour les opérations int8, int4 et ternaires
SRAM sur puce — Grands tampons contiennent les poids chauds et les caches KV, minimisant les accès coûteux à la DRAM
Interconnecteurs en streaming — Topologie en réseau permet une mise à l’échelle efficace sur plusieurs puces
Moteurs de quantification — Quantification/déquantification en temps réel entre les couches
Pile de compilation — Traduit directement les graphes PyTorch/ONNX en micro-ops spécifiques à la puce
Kernels d’attention durcis — Élimine les surcoûts de flux de contrôle pour le softmax et d’autres opérations

La philosophie de conception imite celle des ASICs de Bitcoin : chaque transistor sert une charge de travail spécifique. Aucun silicium perdu sur des fonctionnalités que l’inférence n’a pas besoin.

Benchmarks réels : GPU vs. ASICs d’inférence

Voici comment le matériel d’inférence spécialisé se compare aux GPU d’avant-garde :

Modèle	Matériel	Débit (tokens/s)	Temps jusqu’au premier token	Multiplicateur de performance
Llama-2-70B	NVIDIA H100 (8x DGX)	~80–100	~1,7s	Base (1×)
Llama-2-70B	Groq LPU	241–300	0,22s	3–18× plus rapide
Llama-3.3-70B	Groq LPU	~276	~0,2s	Consistance 3×
Gemma-7B	Groq LPU	814	<0,1s	5–15× plus rapide

Sources : Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, NVIDIA Developer Blog

Ces chiffres illustrent non des améliorations incrémentales, mais des gains d’ordre de grandeur à la fois en débit et en latence.

Les compromis critiques

La spécialisation est puissante, mais comporte des défis :

Flexibilité vs. Efficacité. Un ASIC entièrement fixe exécute efficacement les modèles Transformer actuels, mais pourrait avoir du mal avec les architectures de demain. Que se passe-t-il lorsque les mécanismes d’attention évoluent ou de nouvelles familles de modèles apparaissent ?
Quantification et précision. Une précision plus basse économise énormément d’énergie, mais la gestion de la dégradation de la précision nécessite des schémas de quantification sophistiqués. Tous les modèles ne s’adaptent pas facilement à la quantification en 4 bits ou moins.
Écosystème logiciel. Un matériel sans compilateurs, noyaux et cadres robustes est inutilisable. NVIDIA domine encore largement grâce à l’écosystème mûr de CUDA. Les nouveaux fabricants de puces doivent investir lourdement dans le logiciel.
Coût et risque. La fabrication d’une puce coûte des dizaines de millions de dollars et prend 12 à 24 mois. Pour les startups, c’est un pari important sur des hypothèses architecturales qui pourraient ne pas tenir.

Néanmoins, à l’échelle hyperscale, même des gains de 2 fois en efficacité se traduisent par des économies de milliards de dollars. Pour les fournisseurs de cloud gérant des millions de requêtes d’inférence par seconde, le silicium personnalisé devient de plus en plus incontournable.

À quoi ressemble une puce idéale pour l’inférence des LLM

Caractéristique	Spécification idéale
Processus	Nœud 3–5nm
SRAM sur puce	100 Mo+ couplé étroitement
Précision	Support natif int8 / int4 / ternaire
Débit	500+ tokens/sec (modèle 70B)
Latence	<100 ms temps jusqu’au premier token
Interconnecteur	Réseau à faible latence ou liens optiques
Compilateur	Outil de chaîne de conversion PyTorch/ONNX → microcode
Énergie	<0,3 joules par token

L’avenir : 2026–2030 et au-delà

On s’attend à ce que le paysage matériel d’inférence se stratifie en trois niveaux :

Puces d’entraînement. Les GPU de haut de gamme comme le NVIDIA B200 et l’AMD Instinct MI400 continueront à dominer l’entraînement grâce à leur flexibilité FP16/FP8 et leur bande passante mémoire massive.
ASICs d’inférence. Les accélérateurs de Transformers durcis géreront le service de production à l’échelle hyperscale, optimisés pour le coût et l’efficacité.
NPUs de bord. Des puces petites et ultra-énergétiques apporteront des LLM quantifiés aux smartphones, véhicules, appareils IoT et robots, permettant une intelligence sur appareil sans dépendance au cloud.

Au-delà du matériel seul, on verra :

Clusters hybrides — GPU pour l’entraînement flexible, ASICs pour le service efficace
Inférence en tant que service — Les grands fournisseurs de cloud déployeront des puces personnalisées (comme AWS Inferentia, Google TPU)
Co-conception matériel-logiciel — Des modèles explicitement conçus pour être amicaux envers le matériel grâce à la sparsité, la sensibilité à la quantification et l’attention par bloc
Normes ouvertes — Des API d’inférence standardisées pour éviter le verrouillage des fournisseurs

Penser en fin de compte

La “ASIC-isation” de l’inférence IA est déjà en cours. Comme le minage de Bitcoin a évolué des processeurs centraux vers un silicium spécialisé, le déploiement de l’IA suit le même chemin.

La prochaine révolution de l’IA ne concerne pas des modèles plus grands — elle concerne des puces meilleures. Le matériel optimisé pour les motifs spécifiques de l’inférence Transformer déterminera qui pourra déployer l’IA économiquement à grande échelle.

Comme les mineurs de Bitcoin ont optimisé chaque watt perdu, le matériel d’inférence extraira chaque dernier FLOP par joule. Lorsque cela se produira, la véritable percée ne sera pas dans les algorithmes — elle sera dans le silicium qui les exécutera.

L’avenir de l’IA est gravé dans le silicium, un transistor à la fois.