CUDA, c'est-à-dire Compute Unified Device Architecture. Comment investir dans CUDA ?

Nous vivons actuellement à une époque où le développement technologique est époustouflant. Ceci est plus visible dans des solutions telles que ChatGPT, qui vous permet d'obtenir des informations de manière très simple, en discutant avec une plateforme basée sur l'IA. Pendant de nombreuses années, la puissance de calcul et les capacités matérielles ont limité de nombreux concepts restés « sur papier » pendant des années. Actuellement CUDA (Architecture de périphérique unifiée de calcul) peut faire de réelles merveilles en termes de performances informatiques, un Partages NVIDIA ils sont une preuve financière. Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est CUDA et comment vous pouvez vous exposer à ce marché. Nous vous invitons à lire !

Qu’est-ce que CUDA ?

CUDA est l'abréviation de Architecture de périphérique unifiée de calcul. Il s'agit d'une plateforme informatique qui permet d'utiliser des processeurs graphiques (GPU) pour effectuer des calculs efficaces, par exemple des calculs financiers ou des simulations de phénomènes physiques. CUDA vous permet d'utiliser votre carte graphique pour résoudre des problèmes complexes et rechercher rapidement des ensembles de données. L'idée elle-même n'est pas nouvelle car NVIDIA a développé ce projet dans la première décennie du 21e siècle. Comme vous pouvez le constater, il faut parfois plus d’une décennie pour qu’une technologie soit plus largement adoptée.  Compute Unified Device Architecture est utile pour prendre en charge les applications qui nécessitent une quantité importante de traitement parallèle. Bref, CUDA est un logiciel qui gère les puces et permet une meilleure communication entre elles. Grâce à cette solution, les puces graphiques GPU se transforment en "machines à calculer". Grâce à cela, NVIDIA est passée d'une entreprise spécialisée dans le marché du jeu à une entreprise clé dans le développement de l'IA. On pourrait dire que NVIDIA est le fournisseur de pelle en cette période de fièvre sur le marché intelligence artificielle.

Les aspects clés liés à CUDA comprennent :

• Langage du logiciel – dans le cas d’un langage de programmation, CUDA étend des langages comme C, C++ ou Fortran avec des structures permettant des calculs GPU parallèles.
• Modèle de programmation – permet aux programmeurs ou aux algorithmes de définir des noyaux, c'est-à-dire des fonctions exécutées en parallèle par de nombreux threads sur le GPU.
• équipement – l'une des grandes réussites de NVIDIA est que CUDA peut être utilisé avec les GPU NVIDIA. L'architecture est conçue pour accélérer considérablement les calculs. Grâce à cela, l'utilisation de CUDA « surclasse » les processeurs CPU standards.
• Écosystème d'outils – CUDA lui-même est aussi un écosystème d’outils qui rend cette solution encore plus pratique. La plateforme propose de nombreux outils de développement (notamment des compilateurs, des bibliothèques, des débogueurs et des profileurs). Grâce à eux, vous pouvez optimiser les applications qui utilisent CUDA.

Architecture de périphérique unifiée de calcul : l'un des avantages de NVIDIA

NVIDIA a acquis un avantage concurrentiel grâce au fait que la société américaine a été pionnière dans la création d'une plate-forme de programmation mature pour les GPU. Au départ, il s'agissait d'un marché de niche, c'est pourquoi de nombreux concurrents aux poches profondes ont ignoré le développement de ce projet, car au début du 21e siècle, il n'y avait pas beaucoup de demande pour ce type de solutions. Un autre avantage était que la technologie développée par NVIDIA était une solution propriétaire. Cela signifiait que l’entreprise n’était pas obligée de partager les résultats de ses travaux avec des concurrents potentiels. Dans le même temps, CUDA n'a pas été développé pour le marché général, mais pour ses propres produits (GPU).  Grâce à la spécialisation, la plateforme a assuré une haute efficacité sur le matériel NVIDIA. Travailler à l’amélioration de ses logiciels et de son matériel a permis d’améliorer de plus en plus les performances du GPU. Le prochain facteur qui a assuré la croissance dynamique des revenus de NVIDIA est le développement de l'IA. Les progrès dans le domaine de l’intelligence artificielle ou du deep learning ont accru la demande d’équipements informatiques plus efficaces. Grâce à cela, la demande pour les solutions NVIDIA a explosé.

Il convient de rappeler que des MIRACLES ont été réalisés « maturité précoce » avant le boom du DL (Deep Learning) et la création d’outils d’IA. Grâce à cela, même lorsque la demande de solutions augmentait de façon exponentielle, les bibliothèques et les outils étaient déjà prêts. Un vaste écosystème a été créé, ce qui a rendu l'utilisation des solutions NVIDIA encore plus souhaitable. Il n’est donc pas surprenant que la plupart des principaux frameworks de deep learning aient rapidement implémenté le support natif de l’accélération GPU via CUDA. La solution de NVIDIA est devenue la norme dans le monde de l'IA. La solution NVIDIA étant inégalée, l'utilisation de la plate-forme informatique est devenue un standard dans le monde informatique. Grâce à cela, la concurrence est à quelques pas de NVIDIA. Jusqu'à présent, les tentatives d'AMD ou d'Intel n'ont pas modifié la situation du marché.

Application de CUDA

La solution NVIDIA est une technologie clé utilisée dans l’application du deep learning et dans l’analyse de très grands ensembles de données. Pour cette raison, il existe de nombreuses applications de CUDA. Ceux-ci inclus:

1. IA et DL: CUDA est une solution clé qui accélère le processus de formation et les conclusions de l'apprentissage profond, de l'intelligence artificielle et d'autres solutions avancées liées au fonctionnement sur de grands ensembles de données.
2. Traitement d'images et de vidéos – grâce à la solution, un grand nombre d’images et de vidéos peuvent être analysées très rapidement. Ils permettent également une compression ou un filtrage vidéo plus rapide.
3. Simulations scientifiques et techniques – une efficacité élevée permet une simulation plus précise et plus rapide. Ceux-ci incluent la dynamique des fluides, la simulation du mouvement des particules et des matériaux. Par ailleurs, on peut citer la modélisation climatique (une question très compliquée).
4. Analyse de données numériques et textuelles – une puissance de calcul élevée permet un traitement rapide des données. Cela vous permet de réaliser des projets analytiques avancés à moindre coût. Cela peut être utilisé dans l’analyse financière ou, par exemple, dans l’optimisation des stocks.
5. Cryptographie – CUDA accélère également les algorithmes cryptographiques (chiffrement, déchiffrement, hachage). Vous pouvez vous attendre à ce que le secteur de la sécurité numérique adopte les produits NVIDIA au cours des prochaines années.

Bien entendu, ce ne sont pas toutes les utilisations de CUDA. Après tout, il peut également être utilisé pour résoudre des problèmes chimiques ou physiques complexes. En gros, on pourrait dire que nous ne sommes limités que par notre imagination.

Comment investir dans CUDA ?

En fait, la meilleure exposition à CUDA est l'achat d'actions de NVIDIA, leader sur ce marché. Certes, il existe une concurrence à l’entreprise américaine, mais pour l’instant elle est loin derrière.

Source : Nvidia

On constate donc que la technologie avancée CUDA, qui a révolutionné le calcul parallèle, gagne de plus en plus d'utilisateurs. C’est une bonne nouvelle pour l’entreprise, car la popularité croissante de cette solution contribue à une augmentation des revenus et des bénéfices.

Il convient de rappeler que les données ne sont pas stockées sur le GPU, mais doivent être transférées depuis la mémoire principale. Le transfert de données entraîne un coût en temps de calcul. Pour l’instant, la technologie actuelle ne peut pas compenser le coût du temps perdu. Il est donc important que les économies réalisées grâce à CUDA couvrent largement ce coût.

Le graphique ci-dessous montre que l'architecture basée sur le copmutage accéléré est 25 fois moins chère et plusieurs dizaines de fois plus économe en énergie. Ainsi, non seulement cette solution est moins chère, mais elle est également plus économe en énergie, ce qui s'inscrit dans la tendance toujours à la mode des « tendances vertes ».

Source : Nvidia

Le graphique ci-dessous montre pourquoi la capitalisation de la société a considérablement augmenté au cours des derniers trimestres. Les revenus liés au segment « data center » ont littéralement explosé. Au cours de l’exercice 2024, ils ont éclipsé à plusieurs reprises le marché principal, à savoir celui des jeux. L'augmentation rapide des revenus a été suivie par les bénéfices. La marge opérationnelle du dernier trimestre de l'exercice 24 était de 61 %, ce qui est un résultat époustouflant. On peut s’attendre à une légère baisse de la rentabilité opérationnelle à l’avenir. Cependant, ce sera toujours à un niveau élevé.

Source : Nvidia

Bien entendu, NVIDIA a également un plan de développement ultérieur. À long terme, la direction de l'entreprise prévoit d'atteindre 1 000 milliards de dollars de revenus. Actuellement les principaux marchés (Services de centre de données oraz Jeux) devraient générer moins de la moitié de la valeur. L'entreprise voit un grand potentiel dans l'automatisation des machines et dans ce qu'on appelle Omniverse Enterprise. L’entreprise parviendra-t-elle à mettre en œuvre ses projets ambitieux ? L’avenir nous le dira.

Source : Nvidia

Courtiers proposant des ETF et des actions

Comment investir dans CUDA ? Les actions NVIDIA dans le portefeuille semblent être la seule solution, mais il faut admettre qu'il s'agit d'un portefeuille peu diversifié. La part réduite de cette société dans le portefeuille total d’investissement est une voix de la raison qui mérite d’être mise en œuvre. Un nombre croissant de courtiers forex proposent une offre assez riche d’actions, d’ETF et de CFD pour ces instruments.

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Résumé : miracles, miracles annoncez !

Grâce à son approche à long terme du développement de produits, NVIDIA a passé de nombreuses années à développer un produit qui n'avait pas encore un grand marché. Il ne s’agissait toutefois pas d’investissements aveugles. Les concepteurs et les gestionnaires ont réalisé que CUDA pouvait être utile dans le développement du marché de l'intelligence artificielle. Il convient de mentionner que l’IA dans la première décennie du 2012e siècle était la mélodie du futur. Ce n’est qu’après XNUMX que le développement de ce secteur a commencé à s’accélérer. Compte tenu de la forte concurrence (par ex. Intel) a dormi sur ce marché. Pour l'instant, il n'y a qu'un leader et le peloton qui le poursuit. Grâce à cela, NVIDIA est devenu quasiment un monopole sur le marché de l'optimisation des GPU. Pour l’instant, AMD ou Intel ne disposent pas d’un produit comparable à CUDA. De plus, le produit OpenCL n'est pas encore très avancé. Pour l'instant, personne ne brise le monopole de NVIDIA, mais il y a des voix selon lesquelles, pour un développement plus rapide de l'IA, il serait préférable qu'il y ait plusieurs plates-formes similaires à CUDA.

Grâce à l'énorme développement de l'IA, NVIDIA est devenue l'une des plus grandes entreprises au monde (en termes de capitalisation). L'entreprise américaine est un excellent exemple de l'existence de ce qu'on appelle « optionnalité ». CUDA était autrefois minimisé comme "jouet", pas un produit prêt à être monétisé. Des années plus tard, il s'est avéré que ce caprice avait créé l'un des leaders du segment brûlant. NVIDIA va-t-il continuer à se développer de manière dynamique ? Nous le saurons dans les deux prochaines années.