La mémoire partagée est indissociable des solutions graphiques intégrées aux processeurs et représente un point clé en matière de travaux sur l’IA.
Il y a quelques semaines de cela, le P.-D.G. d’Intel a reconnu que son entreprise avait loupé le virage de l’intelligence artificielle, laissant des entreprises concurrentes comme NVIDIA et, dans une moindre mesure AMD, dominer un secteur sur lequel personne ou presque ne pariait il y a seulement dix ans. S’il n’est pas près de pouvoir revenir au niveau du promoteur des GeForce, Intel a tout de même quelques cartes à jouer en misant par exemple sur l’IA agentique, un secteur qui émerge tout juste et où l’intelligence artificielle doit agir de manière complètement autonome, sans direction ou vérification de l’humain.
La fonction Share GPU Memory Override © Intel
En attendant que ce secteur se développe, Intel doit tout de même trouver des solutions pour que ses produits actuels puissent offrir une alternative au moins correcte. Pour ce faire, Intel compte par exemple booster les performances obtenues en IA locale sur ses puces Core Ultra. Pour cela, il faut que la solution graphique intégrée à ces processeurs soit plus libre de ses actions, moins contrainte par les limites techniques de composants qui n’ont pas été conçus pour ce genre de tâches. Ainsi, comme toute solution graphique intégrée, l’iGPU des Core Ultra exploite de la mémoire partagée – une portion de la mémoire système allouée au GPU – laquelle est souvent limitée à 10 ou 15 % de la RAM. Dans le meilleur des cas, on peut régler la chose jusqu’à 25 %.
Au travers d’une nouvelle mise à jour de ses Graphics Software, Intel se propose donc d’aller beaucoup plus loin en intégrant la fonctionnalité dite de Shared GPU Memory Override. En un mot comme en cent, la fonction permet d’outrepasser (override) les limites évoquées précédemment. De fait, il est possible d’atteindre une allocation à la mémoire partagée de 87 % de la RAM système. Bien sûr, il convient de faire attention à ce réglage afin qu’il corresponde aux réels besoin des applications utilisées, mais Intel souligne que sur des tâches d’IA actuellement bloquées par la quantité de mémoire disponible, le gain est réel. À vos tests…
