Au cours de son roadshow d'introduction en bourse, Anthropic détaille sa manière d'augmenter son « calcul effectif total » et revendique un avantage bâti sur des multiplicateurs de calcul. L'entreprise décrit aussi un portage de Claude sur les GPU AMD réalisé en trois jours avec quasi aucune intervention humaine.
Des multiplicateurs de calcul présentés comme un atout décisif
Anthropic présente son avantage en calcul comme reposant notamment sur le rythme de découverte de multiplicateurs de calcul. L'entreprise explique se concentrer sur un indicateur de « calcul effectif total », défini comme le produit de la capacité physique et des multiplicateurs identifiés. Elle affirme que chaque nouveau multiplicateur accroît ce pool de calcul. Pour illustrer cette approche, elle cite un cas où un modèle nécessitant 100 unités de calcul peut, avec un multiplicateur de 4x, être entraîné avec 25 unités. Autre illustration avancée : mobiliser 100 unités physiques pour entraîner un modèle qui en demandait auparavant 400. Selon Anthropic, ces multiplicateurs s'empilent et confèrent un avantage difficile à reproduire, chaque nouvelle découverte renforçant l'effet des précédentes. La société ajoute que ce processus pourrait s'accélérer à mesure qu'elle approche l'amélioration auto-récursive, estimant que Claude pourra découvrir seul des multiplicateurs, ce qui augmenterait leur nombre de plus en plus rapidement.
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Portage AMD accéléré par Mythos et contribution de Claude
Anthropic indique avoir commencé cette année à travailler pour la première fois avec des GPU AMD. Par le passé, intégrer une nouvelle plateforme de puces nécessitait des mois de travail et mobilisait des dizaines d'ingénieurs. Cette fois, l'entreprise a confié l'essai à un système nommé Mythos. Selon elle, Claude a été mis en route sur AMD en trois jours, avec pratiquement aucune intervention humaine. Anthropic précise que Claude a porté ou écrit presque 100 % des noyaux lors de cette intégration.
Une exécution multi-puces assumée et un précédent sur TPU
Anthropic entraîne et déploie désormais Claude sur AWS Trainium, Google TPUs, NVIDIA GPUs et AMD GPUs. L'entreprise attribue cette capacité à un pari précoce sur une stratégie multi-puces, dans un contexte où, selon elle, beaucoup doutaient de l'intérêt d'opérer des modèles sur des puces différentes. Elle souligne que chaque famille de puces impose sa propre pile logicielle et d'inférence, des couches coûteuses et complexes, et affirme travailler dans ce cadre depuis des années. En septembre, un post-mortem de trois problèmes récents donnait déjà un aperçu de cette approche, en rapportant des bugs qui n'affectaient que ses déploiements TPU. Ces éléments ont été présentés dans la vidéo de son roadshow lancé hier, dans une séquence animée par le co-fondateur Tom Brown.
