Vous avez acheté un « PC IA », ouvert un modèle qui devrait s’exécuter localement, et vos ventilateurs se sont emballés comme si vous lanciez le rendu d’un long métrage. Le Gestionnaire des tâches indique que le GPU est occupé, le CPU est occupé, et le NPU… se tient poliment dans un coin. Vous vous demandez si le matériel ment, si le logiciel est confus, ou si c’est vous.
Les architectures GPU+NPU unifiées promettent de mettre fin à cette gêne : un complexe d’accélération cohérent, mémoire partagée, un ordonnanceur, moins de copies, moins de pilotes, moins d’excuses. Mais la réalité de la production a tendance à transformer les diagrammes brillants en files d’attente de tickets. Parlons de ce qui va réellement s’unifier, de ce qui ne le sera pas, et de comment le diagnostiquer lorsque la partie « IA » de votre PC ressemble plus au marketing qu’aux maths.
Ce que signifie vraiment « GPU+NPU unifié » (et ce que cela n’est pas)
« Unifié » est lancé comme « cloud-native » : techniquement utile pour un architecte, et extrêmement malléable en marketing. Dans les PC grand public, « GPU+NPU unifié » peut signifier plusieurs choses différentes, et la différence compte parce qu’elle détermine si votre charge de travail s’exécute plus vite ou si elle ne fait que bouger davantage.
Niveau 1 : empaquetage unifié (proches, mais séparés)
C’est la victoire la plus simple : blocs GPU et NPU sont sur le même packaging, peut-être même sur le même die, et partagent la gestion d’alimentation/thermique. Cela peut réduire la latence et la surconsommation par rapport à des puces séparées, mais ne garantit pas une mémoire partagée ni une programmation unifiée.
Impact pratique : meilleure autonomie pour les tâches IA en arrière-plan, moins de moments « réveiller le gros GPU », et moins de dépendance aux transferts PCIe. Mais vous pouvez toujours vous retrouver avec plusieurs runtimes se disputant la propriété des tampons.
Niveau 2 : mémoire unifiée (même pool physique, moins de copies)
La mémoire unifiée est là où les choses commencent à paraître comme un progrès. Si CPU, GPU et NPU peuvent adresser le même pool mémoire physique avec mise en cache cohérente (ou suffisamment proche), vous réduisez le tueur de performance le plus courant pour l’inférence locale : la copie des tenseurs entre domaines mémoire.
Impact pratique : les modèles plus petits semblent plus réactifs, le multitâche nuit moins, et l’OS peut swapper/mettre sous pression la mémoire sans bloquer durement un accélérateur aussi souvent. Mais la mémoire unifiée facilite aussi les contentions : tout le monde peut se battre pour la même bande passante.
Niveau 3 : ordonnancement unifié (un « complexe d’accélérateurs »)
C’est la partie difficile. Un ordonnancement unifié signifie que la plateforme peut décider si un graphe donné (ou un sous-graphe) s’exécute sur des cœurs SIMD du GPU, des matrices systoliques du NPU, ou des unités tensoriales spécialisées, tout en gardant les données locales et en respectant la QoS. Bien fait, c’est transparent. Mal fait, c’est une boîte noire qui ralentit parfois pour des raisons impossibles à reproduire.
Ce que « unifié » ne veut pas dire
- Ce n’est pas que tout devient plus rapide. Si votre modèle est limité par la mémoire, « plus de TOPS » n’est qu’un autocollant, pas une solution.
- Ce n’est pas que les GPU disparaissent. L’entraînement, le graphisme et de nombreuses charges mixtes préfèreront toujours les GPU.
- Ce n’est pas qu’il n’y aura qu’une seule API. On va vers moins d’APIs, pas une seule. Attendez-vous à des couches de traduction pendant des années.
Une architecture GPU+NPU unifiée, c’est comme combiner deux équipes sous un même VP : l’organigramme change instantanément, mais les systèmes et les incitations mettent des trimestres à converger. Parfois des années.
Pourquoi cela se produit maintenant
Trois forces poussent le silicium des PC grand public vers l’intégration GPU+NPU : l’énergie, la latence et le positionnement produit.
Énergie : les NPU existent parce que de nombreuses charges d’inférence sont répétitives, quantifiables et peuvent se mapper sur de l’algèbre linéaire dense avec une efficacité énergétique extrêmement élevée. Les portables vivent et meurent selon leur enveloppe énergétique. Faire tourner un modèle de chat sur un GPU discret peut fonctionner, mais peut aussi transformer un ultrabook en chauffe-genoux.
Latence : les expériences IA locales (transcription, amélioration d’image, assistants locaux) sont jugées sur « répond-il maintenant ? » et non sur « a-t-il 10 % de débit en plus ? » L’intégration serrée réduit les coûts de réveil, les copies mémoire et la surcharge des pilotes. Ce sont les millisecondes ennuyeuses que les utilisateurs ressentent.
Positionnement : les vendeurs veulent une histoire de SKU. « PC IA » est une étiquette qu’on peut mesurer—les TOPS sont un chiffre—et donc commercialisable. La vérité maladroite est que TOPS n’est pas la même chose que « ce modèle s’exécute bien », mais c’est un début pour les fiches techniques.
Blague #1 : TOPS, c’est comme les miles par gallon mesurés en descente avec du vent dans le dos—techniquement un chiffre, émotionnellement un piège.
Faits intéressants et contexte historique
Voici des points concrets qui expliquent pourquoi les architectures GPU+NPU unifiées sont plausibles maintenant, et pourquoi elles ne l’étaient pas il y a dix ans :
- Les GPU sont devenus polyvalents par accident et nécessité. L’essor de CUDA/OpenCL a transformé le « matériel graphique » en moteur de calcul parallèle par défaut bien avant que l’IA ne soit grand public.
- L’Apple Neural Engine a normalisé l’idée d’un NPU dédié dans les appareils grand public. Les téléphones ont prouvé que des blocs spécialisés peuvent livrer des fonctionnalités utilisateur sans fondre les batteries.
- La « mémoire unifiée » a cessé d’être un concept de niche. Les SoC grand public modernes ont rendu les architectures à mémoire partagée familières, repoussant les attentes vers les portables et desktops.
- La quantification a mûri. L’inférence INT8/INT4 est devenue courante, augmentant l’avantage des NPU qui excellent en calcul en faible précision.
- La surcharge des transferts PCIe est devenue plus visible. À mesure que les modèles grandissent, déplacer activations et poids entre la RAM CPU et la VRAM GPU discrète est devenu un problème de premier ordre pour de nombreuses charges grand public.
- Windows et Linux ont commencé à traiter les accélérateurs comme des citoyens de première classe. Pas parfaitement, mais l’écosystème OS a enfin des raisons de s’en soucier au-delà du graphisme.
- Les tensor cores et unités matricielles GPU ont estompé la ligne. Les GPU ont gagné des blocs à la manière des NPU, rendant la question « qu’est-ce qu’un NPU ? » moins évidente qu’avant.
- Les enveloppes thermiques se sont resserrées alors que les attentes ont grandi. Les portables fins ne sont pas beaucoup devenus plus épais, mais les utilisateurs attendent que l’IA locale, les appels vidéo et le jeu coexistent.
- Les chiplets et le packaging avancé ont rendu les designs hétérogènes moins coûteux à itérer. On peut mixer des blocs sans tout réinventer à chaque génération.
Architecture : où GPU et NPU diffèrent (et où ils convergent)
Pour prédire si nous obtiendrons des designs unifiés, il faut comprendre la division actuelle du travail.
GPU : monstres de débit avec un empire logiciel
Les GPU sont conçus pour des charges massivement parallèles avec un modèle de programmation flexible. Ils sont bons à beaucoup de choses : rastérisation, shaders de calcul, multiplications matricielles, traitement vidéo et, de plus en plus, inférence IA. Ils possèdent aussi l’écosystème logiciel le plus solide dans l’espace grand public—outils, profileurs, pilotes mûrs et bibliothèques runtime.
Mais les GPU payent la flexibilité par une surcharge. Lancer des kernels, gérer la mémoire et synchroniser peut être lourd par rapport à des tâches d’inférence petites ou sensibles à la latence. Ils consomment aussi en général plus d’énergie par fonctionnalité « toujours active » qu’un NPU conçu pour une opération continue et basse consommation.
NPU : efficacité impitoyable, régime sélectif
Les NPU (ou « accélérateurs IA ») implémentent généralement des opérations matricielles à fonction fixe ou semi-programmables. Pensez matrices systoliques, tampons SRAM étroitement contrôlés, voies de quantification agressives, et ordonnancement matériel pour des motifs de graphe spécifiques.
Ils peuvent être spectaculairement efficaces, mais ils ne sont pas généralistes comme les GPU. Le premier mode d’échec est simple : votre graphe de modèle inclut des ops que le NPU ne supporte pas. Quand cela arrive, vous retombez sur GPU ou CPU, souvent avec des frontières coûteuses et des copies supplémentaires.
Convergence : les GPU gagnent des moteurs tensoriels ; les NPU gagnent en programmabilité
La tendance « d’unification » n’est pas nécessairement de tout fusionner en un bloc identique. C’est une convergence :
- Les GPU ajoutent plus de débit matriciel et un meilleur support basse précision.
- Les NPU ajoutent plus d’ops supportées, de meilleurs compilateurs et une meilleure intégration avec l’OS.
- Les deux veulent un accès mémoire plus proche et un meilleur préfetch/contrôle pour réduire les stalls.
Le design consommateur « unifié » probable à court terme est un sous-système mémoire partagé avec plusieurs moteurs de calcul, pas un moteur unique pour tous.
Le véritable combat : mémoire, bande passante et copies
En production, la cause racine de « l’IA est lente » n’est souvent pas le calcul. C’est le mouvement des données. Vous pouvez acheter plus de TOPS et quand même perdre face aux lois de la physique : copier des octets coûte du temps et de l’énergie, et la bande passante mémoire est une ressource rare.
GPU discret vs intégré : la taxe des copies
Si votre pipeline d’inférence prépare des données sur le CPU, puis les envoie à un GPU discret via PCIe, puis renvoie les résultats, vous payez en latence et en surcharge CPU. Pour de grands batches, le débit peut rester excellent. Pour des tâches interactives—transcription, amélioration d’image dans une UI, petits prompts LLM—la taxe des copies fait mal.
Mémoire unifiée : moins de copies, plus de contention
Les architectures à mémoire partagée réduisent les transferts explicites, mais elles créent de nouveaux modes d’échec :
- Contention de bande passante : rendu GPU + inférence NPU + charge CPU peuvent saturer la mémoire et tout ralentit ensemble.
- Complexité cache/cohérence : l’accès cohérent est excellent jusqu’à ce qu’il ne le soit plus ; des motifs de thrashing peuvent écraser la performance.
- QoS et famine : des tâches IA en arrière-plan peuvent voler de la bande passante aux apps au premier plan si les priorités ne sont pas appliquées.
SRAM sur les accélérateurs : le différenciateur silencieux
Beaucoup de gains NPU proviennent de SRAM sur puce et d’un tiling astucieux. Si poids/activations tiennent dans la SRAM locale, la performance est stable et la consommation faible. Sinon, vous débordez vers la DRAM et votre « magie NPU » ressemble soudain à « juste une autre unité de calcul en attente de mémoire ».
Si vous voulez une métrique unique à suivre dans les prochaines années, surveillez l’évolution du sous-système mémoire : bande passante par watt, latence, et la qualité du partage entre CPU/GPU/NPU.
Pile logicielle : pilotes, compilateurs et l’ordonnanceur que vous n’avez pas demandé
L’unification hardware est facile comparée à l’unification logicielle. Les pilotes, runtimes, piles de compilateurs et politiques OS décident si le NPU est utilisé du tout, et s’il est utilisé correctement.
Compilation de graphe et couverture d’opérateurs
La plupart des NPU reposent sur la compilation d’un graphe de haut niveau (ONNX, MLIR, formats fournisseurs) vers des kernels supportés. Si votre modèle contient des ops non supportés, vous obtenez des partitions : certains sous-graphes sur NPU, d’autres sur GPU/CPU.
Le partitionnement est l’endroit où les rêves meurent. Chaque frontière peut signifier conversion de format, synchronisation et trafic mémoire. Un design « unifié » réduit le coût de copie, mais n’élimine pas le surcoût des frontières.
L’ordonnancement est une décision politique, pas physique
Quand plusieurs moteurs peuvent exécuter des ops similaires, le système doit décider où placer le travail. Cette décision dépend de :
- Objectifs de latence (interactif vs batch)
- État d’alimentation et contraintes thermiques
- Contention actuelle (GPU occupé par le graphisme ? NPU occupé par des effets en arrière-plan ?)
- Maturité du pilote et support modèle
Le meilleur matériel peut être handicapé par un ordonnancement conservateur, ou par un runtime qui « joue la sécurité » et envoie tout au GPU parce que le chemin NPU n’est pas stable.
La fiabilité compte plus que la vitesse pour les chemins par défaut
Dans les configurations OS grand public par défaut, le chemin le plus rapide n’est pas toujours choisi. Le plus fiable l’est. Si le pilote NPU plante occasionnellement, corrompt des sorties ou provoque des problèmes de reprise après veille, il sera dépriorisé ou désactivé via des mises à jour silencieuses. Les utilisateurs ne voient pas ces compromis ; ils voient juste « l’IA est lente ».
Citation (idée paraphrasée) : « L’espoir n’est pas une stratégie. » — souvent attribuée à la culture des opérations ; le point est que vous avez besoin de plans mesurables et testables, pas d’impressions.
Ce que les consommateurs vivront réellement
Les architectures GPU+NPU unifiées arriveront par étapes, et l’expérience utilisateur s’améliorera de manière inégale.
À court terme (1–2 générations) : « NPU pour l’arrière-plan, GPU pour le reste »
Attendez-vous à ce que le NPU gère :
- effets caméra, réduction de bruit, flou d’arrière-plan
- reconnaissance vocale dans les applications de conférence
- petite summarisation locale et classification
Le GPU continuera de prendre en charge la plupart des « IA pour enthousiastes » parce que les outils sont meilleurs et la couverture d’opérateurs plus large.
Moyen terme : mémoire unifiée + meilleur partitionnement
À mesure que les runtimes s’améliorent, vous verrez moins de frontières nettes et moins de pénalité de performance pour l’exécution mixte. Vous verrez aussi plus de comportements « ça dépend » : le même modèle peut s’exécuter sur NPU sur batterie et sur GPU lorsqu’il est branché.
Long terme : un véritable « complexe d’accélérateurs »
La direction est claire : mémoire partagée, ordonnancement partagé, télémétrie partagée et interfaces standardisées pour que les développeurs n’aient pas besoin d’écrire trois backends. Mais « long terme » veut dire années, pas trimestres, car la validation, l’assurance qualité des pilotes et l’adoption de l’écosystème sont lentes.
Blague #2 : L’ordonnancement unifié, c’est quand votre portable décide que le meilleur endroit pour votre modèle est « ailleurs » et l’appelle optimisation.
Trois micro-histoires d’entreprise depuis le terrain
Micro-histoire #1 : L’incident causé par une mauvaise hypothèse
Une entreprise de taille moyenne a déployé une fonctionnalité de « transcription locale » pour des agents support client. Le plan était simple : utiliser le NPU sur les nouveaux portables pour libérer le CPU et préserver la batterie. Ils ont validé sur deux machines de référence, obtenu une latence décente, et livré.
Deux semaines plus tard, les tickets sont arrivés : « La transcription freeze aléatoirement pendant 10–20 secondes, puis se rattrape par à-coups. » Ce n’était pas sur toutes les machines. Ce n’était pas tous les jours. Du classique intermittent incompréhensible. L’équipe d’ingénierie a supposé que le chemin NPU était toujours choisi quand disponible.
La mauvaise hypothèse : le runtime sélectionnerait toujours le NPU quand présent. En réalité, quand le modèle rencontrait un opérateur non supporté (une petite opération de post-traitement), le runtime scindait le graphe. Cette séparation introduisait des points de synchronisation et une conversion de format qui utilisait le CPU. Sous certaines versions de pilote, la conversion empruntait un chemin lent qui empirait en situation de pression mémoire.
Le diagnostic n’a cliqué que lorsqu’ils ont comparé des traces sur machines « bonnes » et « mauvaises » et remarqué que l’utilisation du NPU était faible exactement quand le lag survenait. La correction n’a pas été magique : ils ont ajusté l’export du modèle pour éviter l’opérateur non supporté (l’ont fusionné lors de l’export), épinglé une version de pilote pour la flotte, et ajouté des vérifications runtime qui basculent proprement sur GPU pour tout le graphe au lieu de partitionner en plein flux.
Leçon : ne supposez pas que « NPU présent » signifie « NPU utilisé ». Supposez un déchargement partiel jusqu’à preuve du contraire, et considérez les frontières de partition comme un risque de performance.
Micro-histoire #2 : L’optimisation qui s’est retournée contre eux
Une équipe proche du hardware a tenté d’optimiser leur pipeline local d’amélioration d’image. Ils ont déplacé le prétraitement vers le NPU parce que « c’est aussi de l’IA », et parce que cela faisait bonne figure dans une démo : utilisation NPU plus élevée, utilisation GPU plus faible, une histoire pour slide.
En production, la latence moyenne s’est dégradée. Pas légèrement—sensiblement. Le NPU était occupé, certes, mais le pipeline faisait maintenant rebondir des tenseurs entre des layouts favorables au NPU et des layouts favorables au GPU. Les conversions n’étaient pas gratuites, et elles ont introduit des synchronisations supplémentaires. Le GPU a aussi perdu la possibilité de fusionner le prétraitement avec les premières couches convolutionnelles, ce qu’il faisait efficacement.
Le post-mortem a été inconfortable parce que personne n’avait fait quelque chose de « mal » isolément. Chaque changement semblait rationnel. Mais comme système, ils ont augmenté le nombre de partitions de graphe et de transformations de format mémoire. Ils ont optimisé pour des métriques d’utilisation plutôt que pour la latence de bout en bout.
Ils ont rétrogradé la plupart des déports, conservé seulement les parties qui restaient sur un seul moteur, et introduit une règle : ne jamais scinder un chemin critique pour la latence entre des dispositifs sauf si le coût de la frontière est mesuré et budgété. Leurs dashboards sont passés de « pourcentage utilisé » à « latence p95 par étape » et « octets copiés par requête ».
Leçon : l’utilisation n’est pas un KPI. C’est un symptôme. Optimisez le pipeline, pas l’ego du silicium.
Micro-histoire #3 : La pratique ennuyeuse mais correcte qui a sauvé la situation
Une grande entreprise a standardisé une flotte mixte de portables selon les départements. Certains avaient des GPU discrets, d’autres non. Certains avaient des NPU avec un support correct ; d’autres des pièces de première génération. Ils souhaitaient des fonctionnalités IA locales mais ne pouvaient pas se permettre des interventions hebdomadaires.
La pratique « ennuyeuse » : ils maintenaient une matrice de compatibilité avec versions de pilotes, builds OS et versions runtime pour chaque classe matérielle. Ils exécutaient aussi un petit benchmark d’inférence automatisé dans le cadre des checks de conformité de gestion des endpoints—rien de sophistiqué, juste « peux-tu charger le modèle X, exécuter Y itérations, et produire un hash stable des sorties ? »
Un mois donné, une mise à jour OS routinière a introduit une régression dans un pilote d’accélérateur qui provoquait des blocages intermittents à la reprise de la veille quand le NPU était actif. Les utilisateurs consommateurs l’auraient appelé « mon portable est instable ». L’entreprise l’a détecté en un jour parce que leur benchmark de conformité a commencé à expirer sur un sous-ensemble de machines après la mise à jour.
Ils ont gelé l’anneau de déploiement, poussé une configuration mitigée (désactiver temporairement le NPU pour cette fonctionnalité), et attendu un pilote corrigé. Pas de drame. Aucun cadre ne découvrant ce qu’est un NPU à 2h du matin.
Leçon : la validation ennuyeuse bat le débogage héroïque. Si vous misez sur des accélérateurs unifiés, vous avez besoin d’un moyen de détecter « ça s’est dégradé » avant vos utilisateurs.
Playbook de diagnostic rapide : trouver le goulot d’étranglement en minutes
Quand « l’IA semble lente » sur un PC grand public, vous avez généralement affaire à une des quatre contraintes : mauvais dispositif, pression mémoire, throttling thermique, ou mismatch pilote/runtime. Voici l’ordre d’opérations le plus rapide qui fonctionne réellement sur le terrain.
Première étape : confirmer quel dispositif exécute le travail
- La charge tourne-t-elle sur CPU, GPU ou NPU ?
- Est-ce partiellement déchargé (partitionnement de graphe) ?
- Utilisez-vous par accident un backend de compatibilité qui ignore le NPU ?
Décision : si vous êtes sur CPU de manière inattendue, arrêtez tout le reste et corrigez la sélection de dispositif avant de chasser les micro-optimisations.
Deuxième étape : vérifier la pression mémoire et les copies
- Faites-vous du paging/swap thrashing ?
- Saturez-vous la bande passante mémoire ?
- Les tenseurs sont-ils copiés entre dispositifs de façon répétée ?
Décision : si vous swappez ou copiez excessivement, réduisez la taille/précision du modèle, batcher différemment, ou changez le pipeline pour garder les données résidentes.
Troisième étape : vérifier les thermiques et la politique d’alimentation
- Les fréquences chutent-elles après 30–90 secondes ?
- Le système est-il sur batterie avec des économies d’énergie agressives ?
- Le GPU partage-t-il un budget thermique avec des cœurs CPU qui sont saturés ?
Décision : si la performance s’effondre dans le temps, traitez-le comme un problème thermique/énergie, pas comme un problème de framework IA.
Quatrième étape : vérifier les logs pilote et noyau pour des fautes d’accélérateurs
- Des resets GPU ?
- Des fautes IOMMU ?
- Des crashs de firmware ?
Décision : si vous voyez des resets ou des fautes, arrêtez de blâmer votre modèle. Épinglez les pilotes, mettez à jour le firmware, ou désactivez le chemin problématique.
Tâches pratiques avec commandes : mesurer, interpréter, décider
Voici des tâches pratiques que vous pouvez exécuter sur Linux pour comprendre le comportement d’un système GPU/NPU/CPU. Les PC grand public varient énormément, mais le workflow tient : inventorier le matériel, confirmer les pilotes, observer l’utilisation, confirmer la pression mémoire, vérifier les thermiques, et lire les logs.
Chaque tâche inclut : une commande, ce que signifie la sortie, et la décision à prendre.
Tâche 1 : identifier les dispositifs GPU et de classe accélérateur
cr0x@server:~$ lspci -nn | egrep -i 'vga|3d|display|processing accelerator'
00:02.0 VGA compatible controller [0300]: Intel Corporation Device [8086:a7a0] (rev 04)
01:00.0 3D controller [0302]: NVIDIA Corporation Device [10de:28a1] (rev a1)
04:00.0 Processing accelerators [1200]: Vendor Device [1e2d:4300] (rev 01)
Sens : vous avez un iGPU, un GPU NVIDIA discret, et un « processing accelerator » séparé (souvent un NPU ou DSP).
Décision : si le « processing accelerator » n’est pas présent, cessez d’attendre un déchargement NPU. S’il est présent, procédez à la vérification des pilotes.
Tâche 2 : confirmer l’attache du pilote noyau pour l’accélérateur
cr0x@server:~$ sudo lspci -k -s 04:00.0
04:00.0 Processing accelerators: Vendor Device 1e2d:4300 (rev 01)
Subsystem: Vendor Device 1e2d:0001
Kernel driver in use: accel_npu
Kernel modules: accel_npu
Sens : le dispositif est reconnu et lié à un pilote noyau.
Décision : si « Kernel driver in use » est vide ou indique « vfio-pci » de façon inattendue, vous n’obtiendrez pas d’accélération NPU. Corrigez l’installation du pilote ou le blacklisting en premier.
Tâche 3 : vérifier la présence d’OpenCL (commun pour les accélérateurs intégrés)
cr0x@server:~$ clinfo | egrep -i 'Platform Name|Device Name|Device Type' | head -n 12
Platform Name Intel(R) OpenCL
Device Name Intel(R) Graphics [0xA7A0]
Device Type GPU
Platform Name NVIDIA CUDA
Device Name NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU
Device Type GPU
Platform Name Vendor NPU OpenCL
Device Name Vendor Neural Processing Unit
Device Type ACCELERATOR
Sens : le NPU est exposé via un device OpenCL (pas garanti, mais courant).
Décision : si le NPU n’est visible par aucun runtime que vous utilisez, votre application ne le sélectionnera jamais. Résolvez la visibilité avant d’optimiser.
Tâche 4 : confirmer les dispositifs Vulkan (utile pour les chemins de calcul modernes)
cr0x@server:~$ vulkaninfo --summary | sed -n '1,60p'
Vulkan Instance Version: 1.3.280
Devices:
========
GPU0:
deviceName = Intel(R) Graphics
deviceType = PHYSICAL_DEVICE_TYPE_INTEGRATED_GPU
GPU1:
deviceName = NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU
deviceType = PHYSICAL_DEVICE_TYPE_DISCRETE_GPU
Sens : Vulkan voit vos GPU. Les NPU peuvent ne pas apparaître ici ; c’est normal.
Décision : pour les frameworks qui ciblent Vulkan, cela vous indique ce que vous pouvez utiliser réalistement sans piles spécifiques aux fournisseurs.
Tâche 5 : vérifier l’utilisation et la mémoire GPU NVIDIA
cr0x@server:~$ nvidia-smi
Wed Jan 21 10:12:41 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 555.42.02 Driver Version: 555.42.02 CUDA Version: 12.5 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 GeForce RTX 4070 Laptop GPU Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 72C P2 85W / 115W | 6148MiB / 8188MiB | 92% Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
Sens : le GPU est fortement utilisé, la mémoire est significativement allouée.
Décision : si votre « charge NPU » martèle le GPU à 92 %, vous n’êtes pas sur NPU (ou vous tombez en fallback). Décidez si c’est acceptable (performance) ou inacceptable (batterie/thermique).
Tâche 6 : surveiller les moteurs GPU sur iGPU Intel
cr0x@server:~$ sudo intel_gpu_top -s 1000 -o - | head -n 12
freq 1200 MHz rc6 12.34% power 9.12 W
IMC reads: 8123 MiB/s writes: 2210 MiB/s
Render/3D: 78.12% Blitter: 0.00% Video: 4.33%
Sens : le moteur iGPU render est occupé ; la bande passante IMC est non négligeable.
Décision : si les lectures/écritures IMC sont énormes, vous pouvez être limité par la bande passante mémoire. Envisagez des tailles de batch plus petites, une meilleure quantification, ou garder les intermédiaires sur un seul dispositif.
Tâche 7 : vérifier la saturation CPU et la pression de la file d’attente
cr0x@server:~$ uptime
10:13:05 up 2 days, 3:11, 2 users, load average: 12.41, 11.88, 10.72
Sens : la charge moyenne est élevée ; le CPU peut être saturé ou bloqué sur de l’IO.
Décision : si le CPU est saturé, votre pipeline pourrait faire le prétraitement sur CPU, ou vous touchez des ops de fallback. Corrigez les hotspots CPU avant de blâmer les accélérateurs.
Tâche 8 : inspecter l’usage CPU par processus et les threads
cr0x@server:~$ top -b -n1 | head -n 20
top - 10:13:12 up 2 days, 3:11, 2 users, load average: 12.41, 11.88, 10.72
Tasks: 412 total, 6 running, 406 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 82.1 us, 6.4 sy, 0.0 ni, 8.9 id, 2.1 wa, 0.0 hi, 0.5 si, 0.0 st
MiB Mem : 31945.9 total, 842.7 free, 24512.2 used, 6591.0 buff/cache
MiB Swap: 8192.0 total, 6120.0 free, 2072.0 used. 2171.4 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
16244 cr0x 20 0 7031128 2.6g 89244 R 520.1 8.4 21:12.33 inference-app
Sens : le processus consomme ~5 cœurs CPU, le swap est utilisé, la mémoire libre est minime.
Décision : si le swap est non nul et augmente pendant l’inférence, votre performance sera instable. Réduisez la taille du modèle, la concurrence, ou ajoutez de la RAM.
Tâche 9 : vérifier la pression mémoire et les fautes majeures
cr0x@server:~$ vmstat 1 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
6 0 2120448 862144 82024 6159328 0 0 112 244 5120 8901 82 6 9 3 0
7 0 2120448 841216 82032 6159408 0 0 0 112 4987 8702 85 6 7 2 0
8 1 2120448 812304 82040 6159500 0 0 4096 0 5201 9102 79 7 8 6 0
Sens : le swap est alloué ; IO occasionnel et processus bloqués apparaissent (b=1), indiquant des stalls.
Décision : si les processus bloqués augmentent pendant l’inférence, vous paginez probablement ou rencontrez des waits IO. Corrigez la marge mémoire d’abord.
Tâche 10 : détecter le throttling via fréquences CPU et zones thermiques
cr0x@server:~$ grep -H . /sys/class/thermal/thermal_zone*/temp | head
/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp:87000
/sys/class/thermal/thermal_zone1/temp:92000
Sens : températures à 87°C et 92°C (les valeurs sont en millidegrés C).
Décision : si les températures approchent des points de throttling, vous verrez la performance se dégrader dans le temps. Changez le mode d’alimentation, limitez le FPS/graphisme, ou réduisez la charge d’inférence soutenue.
Tâche 11 : vérifier le comportement de scaling de fréquence CPU
cr0x@server:~$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_cur_freq
1397000
Sens : le CPU tourne à ~1,397 GHz, possiblement à cause de limites thermiques/énergétiques.
Décision : si les fréquences sont plafonnées basses pendant la charge, vous avez une politique d’énergie ou une contrainte thermique. N’« optimisez » pas le code avant d’avoir réglé l’état plateforme.
Tâche 12 : vérifier les erreurs de reset GPU et pilotes dans les logs noyau
cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | egrep -i 'nvrm|gpu|iomm|fault|hang|reset' | tail -n 15
[Wed Jan 21 10:02:31 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:01:00): 79, GPU has fallen off the bus.
[Wed Jan 21 10:02:31 2026] pcieport 0000:00:1d.0: AER: Corrected error received: 0000:00:1d.0
[Wed Jan 21 10:02:32 2026] nvidia 0000:01:00.0: GPU recovery action changed from "none" to "reset"
Sens : le GPU a eu une faute sérieuse et a été récupéré/reset.
Décision : arrêtez de chasser la performance. C’est de la fiabilité. Épinglez les versions de pilotes, vérifiez le firmware, réduisez l’undervolting/overclocking, et validez la stabilité matérielle.
Tâche 13 : vérifier la vitesse/largeur du lien PCIe (diagnostic taxe de copie)
cr0x@server:~$ sudo lspci -s 01:00.0 -vv | egrep -i 'LnkSta|LnkCap' | head -n 4
LnkCap: Port #0, Speed 16GT/s, Width x16, ASPM L1, Exit Latency L1 <64us
LnkSta: Speed 8GT/s (downgraded), Width x8 (downgraded)
Sens : le lien GPU est downgradé (vitesse et largeur).
Décision : si vous dépendez d’un GPU discret et que votre lien est réduit, les transferts seront plus lents et la latence pire. Inspectez les paramètres BIOS, la gestion d’énergie, ou des problèmes physiques (riser/câble de bureau).
Tâche 14 : confirmer le mode d’alimentation et le gouverneur (les portables aiment vous saboter)
cr0x@server:~$ powerprofilesctl get
power-saver
Sens : le système est en mode économie d’énergie.
Décision : si vous benchmarquez ou attendez une latence cohérente, passez en balanced/performance ou acceptez le compromis. Power-saver favorisera le NPU/les clocks faibles.
Tâche 15 : vérifier la consommation par dispositif (là où supporté)
cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=power.draw,clocks.sm,clocks.mem --format=csv
power.draw [W], clocks.sm [MHz], clocks.mem [MHz]
84.12 W, 2100 MHz, 7001 MHz
Sens : le GPU tire une puissance sérieuse et tourne à hautes fréquences.
Décision : si votre objectif est l’autonomie ou des thermiques discrets, vous devez pousser l’inférence vers les chemins NPU/iGPU ou réduire précision/taille de lot.
Tâche 16 : surveiller l’attente IO et la pression disque (le chargement du modèle peut être le goulot)
cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.8.0 (server) 01/21/2026 _x86_64_ (16 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
72.11 0.00 6.02 9.44 0.00 12.43
Device r/s rkB/s rrqm/s %rrqm r_await rareq-sz w/s wkB/s w_await aqu-sz %util
nvme0n1 180.0 90240.0 0.0 0.00 4.21 501.3 12.0 2048.0 2.10 0.78 88.40
Sens : le NVMe est fortement utilisé ; l’attente IO est non négligeable. Vous pourriez être limité sur le chargement du modèle ou le paging.
Décision : cachez les modèles sur un stockage rapide, évitez les cycles de chargement/déchargement répétés, et assurez-vous de ne pas forcer l’OS à pager en surcommitant la RAM.
Erreurs courantes : symptôme → cause → correction
Les architectures GPU+NPU unifiées faciliteront certaines choses, mais elles créeront aussi de nouvelles catégories de « ça devrait être rapide, pourquoi ce n’est pas le cas ? » Voici celles que vous verrez réellement.
1) Symptôme : le NPU affiche 0 % d’utilisation ; le GPU est saturé
- Cause : le runtime ne supporte pas le NPU, le graphe du modèle a des ops non supportés, ou le pilote NPU est présent mais pas exposé à votre framework.
- Correction : vérifiez la visibilité du dispositif (équivalents OpenCL/DirectML), exportez le modèle vers des ops supportés, évitez le partitionnement partiel pour les chemins critiques en latence, épinglez des versions pilote/runtime connues bonnes.
2) Symptôme : excellente première exécution, puis dégradation après une minute
- Cause : throttling thermique, limites d’alimentation, ou budget thermique partagé avec le CPU (pics de prétraitement qui volent la marge).
- Correction : surveillez températures et fréquences ; réduisez la charge soutenue ; baissez la précision ; déplacez le prétraitement sur le même moteur que l’inférence ; utilisez le mode balanced/performance branché.
3) Symptôme : la latence p95 est terrible, mais la moyenne semble correcte
- Cause : pression mémoire et paging, tâches en arrière-plan volant la bande passante, ou fallback intermittent du graphe vers le CPU.
- Correction : assurez une marge RAM ; limitez la concurrence ; désactivez les « effets IA » en arrière-plan pendant les benchmarks ; logguez la sélection de backend par exécution.
4) Symptôme : un appareil « TOPS » élevé performe moins bien qu’un appareil inférieur
- Cause : TOPS mesurés sur des kernels idéaux ; votre charge est liée à la mémoire ou à la non-correspondance d’opérateurs.
- Correction : benchmarchez vos modèles réels ; mesurez les octets déplacés et le temps de conversion ; priorisez la bande passante mémoire et la maturité des pilotes plutôt que le TOPS affiché.
5) Symptôme : les petits modèles sont plus lents sur NPU que sur GPU
- Cause : overhead de démarrage NPU, overhead de compilation, ou frontières de synchronisation qui dépassent le temps de calcul.
- Correction : amortissez avec du batching ; gardez les sessions chaudes ; fusionnez les ops ; ou exécutez volontairement les petits modèles sur GPU/CPU.
6) Symptôme : sorties incorrectes aléatoires uniquement sur le chemin NPU
- Cause : mismatch de calibration de quantification, différences de précision, ou bug pilote/compilateur.
- Correction : validez les numériques avec des sorties de référence ; resserrez le flux de quantification ; épinglez les versions ; implémentez un fallback sûr (et loggez-le bruyamment).
7) Symptôme : le système saccade pendant l’inférence en jouant/vidéo
- Cause : contention de bande passante mémoire unifiée ; GPU et NPU se battent pour le même fabric mémoire ; l’OS manque de QoS pour les accélérateurs.
- Correction : planifiez l’inférence à priorité plus basse ; limitez le framerate ; réduisez la fréquence d’inférence ; préférez le NPU si cela réduit la contention GPU, mais vérifiez les effets sur la bande passante.
Listes de contrôle / plan étape par étape
Checklist A : décision d’achat (grand public, mais pragmatique)
- Définissez votre charge réelle : fonctionnalités IA en arrière-plan, apps créatives, inférence LLM locale, jeu + IA en multitâche.
- Priorisez mémoire et thermiques : assez de RAM pour éviter le swap ; un châssis capable de soutenir la charge sans throttling.
- N’achetez pas sur TOPS seuls : demandez quels runtimes/frameworks utilisent réellement ce NPU aujourd’hui.
- Si vous voulez de l’« IA pour enthousiastes », un GPU puissant et un écosystème logiciel mature gagnent encore la plupart du temps.
- Si vous voulez autonomie et inférence silencieuse, la qualité et l’intégration du NPU importent plus que le pic GPU.
Checklist B : plan de déploiement pour une flotte matérielle mixte
- Inventoriez les dispositifs (GPU, NPU, taille mémoire).
- Définissez tuples OS/pilote/runtime supportés par classe matérielle.
- Construisez un petit benchmark d’acceptation : chargez le modèle, exécutez l’inférence, vérifiez le hash de sortie et les seuils de latence.
- Déployez en anneaux ; bloquez sur les régressions du benchmark.
- Logguez la sélection de backend (CPU/GPU/NPU) par session d’inférence.
- Offrez un « mode sûr » accessible à l’utilisateur pour forcer GPU ou CPU si le NPU se comporte mal.
Checklist C : préparation modèle/pipeline pour accélérateurs unifiés
- Exportez en gardant la compatibilité d’opérateurs en tête (évitez les ops exotiques en post-traitement).
- Quantifiez intentionnellement (jeux de calibration, validez la dérive).
- Minimisez les frontières entre dispositifs : préférez l’exécution sur un moteur pour les chemins critiques de latence.
- Rendez les conversions de layout mémoire visibles et mesurées.
- Chauffez les sessions pour éviter les coûts de compilation ponctuels dans l’UX interactive.
- Mesurez le p95 et le comportement en queue ; ne livrez pas sur des moyennes.
FAQ
1) Les designs GPU+NPU unifiés sont-ils inévitables ?
L’intégration est inévitable ; l’unification parfaite ne l’est pas. Vous aurez plus de mémoire partagée, un packaging plus serré et un meilleur ordonnancement, mais plusieurs runtimes resteront pendant des années.
2) Les NPU remplaceront-ils les GPU pour l’IA sur PC grand public ?
Non. Les NPU prendront en charge l’inférence toujours-active et sensible à la consommation. Les GPU resteront la valeur par défaut pour la compatibilité large, les charges créatives lourdes, et tout ce qui s’approche de l’entraînement.
3) Pourquoi mon système privilégie-t-il le GPU quand un NPU existe ?
Couverture d’opérateurs, stabilité et outils. Si le chemin NPU ne peut pas exécuter l’intégralité du graphe de manière fiable, les frameworks choisissent souvent le GPU pour éviter le surcoût de partition et les problèmes de correction.
4) La mémoire unifiée est-elle toujours meilleure pour l’IA ?
Elle est meilleure pour éviter les copies, mais augmente le risque de contention. Si vous jouez, streamez et exécutez des inférences simultanément, la mémoire unifiée peut devenir le goulot partagé.
5) Quelles spécifications regarder en dehors des TOPS ?
Taille RAM, comportement de la bande passante mémoire sous charge, puissance soutenue/thermiques, et maturité des pilotes. Aussi : si vos frameworks ciblent réellement le NPU.
6) Pourquoi les petits modèles sont-ils parfois plus lents sur NPU ?
Overheads fixes : initialisation, compilation et synchronisation. Pour des charges minuscules, le GPU (ou même le CPU) peut gagner car il a des coûts d’« entrée en marche » plus faibles.
7) L’unification rendra-t-elle le débogage plus difficile ?
Cela peut. Un ordonnanceur unique prenant des décisions dynamiques est excellent jusqu’à ce que vous ayez besoin de reproductibilité. Exigez des logs qui montrent la sélection de dispositif et les raisons des fallbacks.
8) Quel est le plus grand risque pour les PC grand public GPU+NPU unifiés ?
La fragmentation logicielle et les fallbacks silencieux. Les utilisateurs pensent que le NPU fonctionne ; il ne fonctionne pas ; l’autonomie et les thermiques en pâtissent ; personne ne le remarque jusqu’à ce que les tickets de support s’accumulent.
9) Quelle est la plus grande opportunité ?
Des expériences toujours accessibles et à faible latence qui n’anéantissent pas la batterie : transcription, amélioration en temps réel, fonctionnalités d’accessibilité, et petits assistants locaux qui paraissent instantanés.
Prochaines étapes (quoi acheter, éviter, tester)
Les architectures GPU+NPU unifiées dans les PC grand public ne sont pas un « peut-être ». Elles sont déjà là sous des formes partielles, et elles se resserreront au cours des prochaines générations. Ce qui ne s’unifiera pas rapidement, c’est l’histoire logicielle—et c’est là que vos décisions doivent se concentrer.
- Si vous êtes un consommateur qui veut de l’IA locale aujourd’hui : achetez en fonction de la performance soutenue et de la RAM, pas du TOPS pic. Vérifiez que vos applications supportent le NPU avant de le payer.
- Si vous êtes une équipe IT : traitez les chemins d’accélérateur comme des pilotes en production : épinglez les versions, validez avec un benchmark, et déployez en anneaux.
- Si vous êtes développeur : concevez des pipelines qui évitent les frontières entre dispositifs, logguez la sélection de backend, et mesurez la latence de queue. Ne livrez pas un graphe partitionné sans budget pour les coûts de frontière.
Le design unifié gagnant ne sera pas celui qui a le plus grand chiffre sur une diapositive. Ce sera celui qui déplace le moins de données, qui throttle le moins, et qui vous surprend le moins. Ce n’est pas de la romance. C’est des opérations.