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type: "GlossaryTerm"
title: "Puce d'Inférence"
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  at: "2026-11-06T12:25:25.574Z"
status: "stable"
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# Puce d'Inférence

Une puce d'inférence est un processeur semiconducteur spécialisé optimisé pour exécuter efficacement des modèles IA lors de l'inférence. Contrairement aux CPU à usage général ou aux GPU optimisés pour l'entraînement, les puces d'inférence priorisent le débit (TPS), l'efficacité énergétique et la faible latence pour les modèles déjà entraînés.

Les trois catégories dominantes : les GPU comme les H100 et B200 Blackwell de NVIDIA, excellant par leur architecture massivement parallèle et leurs Tensor Cores ; les TPU de Google, conçus pour les multiplications matricielles dans les réseaux de neurones ; et les ASIC comme le LPU de Groq atteignant 500+ tokens/seconde, le CS-3 de Cerebras et les puces Inferentia d'Amazon.

La génération Blackwell de NVIDIA (GB200, B200) a remodelé le paysage : FP4 natif permet 4× plus d'opérations par watt vs H100 ; 192 Go HBM3e contient entièrement les plus grands modèles frontier dans la VRAM. Le rack GB200 NVL72 atteint un débit 30× supérieur aux systèmes H100.

Le bon choix de puce influence profondément coût, latence et taille maximale du modèle. Les modèles plus petits fonctionnent sur des H100 individuels ; les modèles frontier nécessitent des clusters GPU.

## Business Value



Spezialisierte Inferenz-Chips sind der Haupttreiber sinkender KI-Kosten. Jede GPU-Generation reduziert Kosten pro Token um 2–4×.

## Context Studios Perspective



Bei Context Studios nutzen wir primär Cloud-Inferenz via APIs, profitieren aber direkt von Hardware-Fortschritten: Günstigere Chips bei Anbietern → niedrigere Token-Preise für uns.