Analyse de cycle de vie de GPU (cartes graphiques) pour l'intelligence artificielle

Analyse de cycle de vie de GPU (cartes graphiques) pour l'intelligence artificielle

Présentation

Cette étude, propose des données ouvertes sur les impacts environnementaux de sept cartes graphiques pouvant être utilisées dans un contexte d'intelligence artificielle. Elle se distingue notamment par la collecte de données exhaustive, allant pour certaines cartes jusqu'à l'analyse de leur composition élémentaire. Cette étude propose également un modèle paramétrique pouvant être utilisé pour adapter l'évaluation à d'autres cartes graphiques non analysées dans le cadre de ce projet. La phase d’utilisation de ces cartes, en particulier dans le cadre d’une utilisation pour l’intelligence artificielle (entraînement ou inférence), est de loin la phase la plus impactante. La phase de fabrication est de loin la phase la plus contributrice aux impacts embarqués. Cette étude montre aussi l'intérêt déterminant des données primaires et de la réalisation d'analyse de composition détaillée pour améliorer la fiabilité des ACVs du numérique.

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Caractéristiques

Date de mise en ligne
05/03/2026
Type de document
Etude/Recherche
Nb. de pages
93 P
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Cette étude, propose des données ouvertes sur les impacts environnementaux de sept cartes graphiques pouvant être utilisées dans un contexte d'intelligence artificielle. Elle se distingue notamment par la collecte de données exhaustive, allant pour certaines cartes jusqu'à l'analyse de leur composition élémentaire. Cette étude propose également un modèle paramétrique pouvant être utilisé pour adapter l'évaluation à d'autres cartes graphiques non analysées dans le cadre de ce projet. La phase d’utilisation de ces cartes, en particulier dans le cadre d’une utilisation pour l’intelligence artificielle (entraînement ou inférence), est de loin la phase la plus impactante. La phase de fabrication est de loin la phase la plus contributrice aux impacts embarqués. Cette étude montre aussi l'intérêt déterminant des données primaires et de la réalisation d'analyse de composition détaillée pour améliorer la fiabilité des ACVs du numérique.

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ACV GPU pour l'intelligence artificielle - rapport

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Caractéristiques
Auteurs
HUBBLO
TND
TIDE
Public(s)
Monde de la recherche
Entreprises et fédérations professionnelles
Type de document
Etude/Recherche
Thématique
Economie circulaire et Déchets
Recherche et Innovation
Collection
Expertise
Date d'édition
03/2026
Date de mise en ligne
05/03/2026
Nb. de pages
93 P
Langue
Français

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