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L’intelligence artificielle (IA) est passée d’un concept futuriste à un atout stratégique incontournable pour les entreprises en quête d’un avantage concurrentiel. De l’amélioration du service à la clientèle à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, son influence est omniprésente. Toutefois, la nature très gourmande en ressources des charges de travail en IA pose des défis aux infrastructures traditionnelles des centres de données. Ce blogue explore les adaptations nécessaires, les références de l’industrie et les meilleures pratiques pour faire évoluer les centres de données afin de répondre efficacement aux exigences de l’IA.
Les charges de travail en IA, notamment celles liées à l’apprentissage automatique (ML) et à l’apprentissage profond (DL), exigent beaucoup plus de puissance de calcul et de capacité de stockage que les applications traditionnelles. L’entraînement de modèles sur d’énormes ensembles de données nécessite un débit élevé et une faible latence. Les entreprises repensent donc leurs stratégies de centre de données pour intégrer des solutions avancées capables de répondre à ces exigences.
Le marché de l’infrastructure IA connaît une croissance rapide, passant de 135,81 milliards $ US en 2024 à 394,46 milliards $ US d’ici 2030, soit un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 19,4 %. Cette progression reflète le besoin croissant en matériel haute performance et en centres de données spécialisés.
Les charges de travail en IA, surtout pour l’entraînement de grands modèles, nécessitent des capacités HPC robustes. Les entreprises modernisent leurs serveurs avec des unités de traitement graphique (GPU), des unités de traitement tensoriel (TPU) et des accélérateurs spécialisés en IA. Par exemple, les GPU A100 de NVIDIA offrent jusqu’à 20 fois la performance des CPU traditionnels pour les tâches d’IA.
Référence
Les organisations de pointe investissent dans des serveurs dotés de plusieurs GPU, chacun offrant au moins 20 téraflops de puissance de calcul. Les entreprises axées sur l’IA allouent souvent de 4 à 8 GPU par serveur pour soutenir les charges de travail d’entraînement et d’inférence à grande échelle.
Meilleure pratique
Évaluez si vos charges de travail sont axées sur l’entraînement ou l’inférence. Les tâches d’entraînement bénéficient de GPU puissants, tandis que l’inférence peut être optimisée avec des CPU ou des accélérateurs plus économiques. Planifiez la capacité selon l’usage prévu pour éviter la sous- ou sur-provisionnement.
Les modèles d’IA nécessitent d’énormes volumes de données, ce qui exige des solutions de stockage robustes et évolutives. Les organisations adoptent des modèles hybrides, combinant stockage local et infonuagique pour gérer les données structurées et non structurées.
Référence: Les entreprises axées sur l’IA requièrent généralement un stockage à l’échelle du pétaoctet avec un débit pouvant atteindre 100 Go/s pour les grands ensembles de données.
Meilleure pratique: Implémentez un modèle de stockage hiérarchisé : stockage haute performance pour les données actives et stockage économique pour l’archivage. Cela permet d’équilibrer performance et rentabilité.
Une réseautique efficace est essentielle pour transférer de grands ensembles de données et permettre un traitement IA en temps réel. La mise à niveau vers des réseaux 100GbE ou même 400GbE devient la norme.
Référence: Pour les opérations IA à grande échelle, le 100GbE assure une faible latence et un débit élevé.
Meilleure pratique: Investissez dans des solutions réseau à large bande passante et faible latence. Envisagez le câblage en fibre optique pour des transmissions plus rapides et utilisez la réseautique définie par logiciel (SDN) pour améliorer l’efficacité et la flexibilité.
Les charges de travail en IA sont de plus en plus distribuées, combinant ressources locales et infonuagiques pour plus de flexibilité. L’informatique en périphérie gagne en importance pour les applications nécessitant un traitement en temps réel près des sources de données, comme l’analytique IoT.
Référence: D’ici 2027, 75 % des charges de travail IA en entreprise seront déployées sur une infrastructure hybride adaptée, afin d’accélérer la création de valeur.
Meilleure pratique: Utilisez le nuage hybride pour une flexibilité accrue et l’edge computing pour les applications nécessitant des analyses immédiates. Automatisez la répartition des charges entre les ressources locales et infonuagiques pour optimiser performance et coûts.
Une entreprise de services financiers a modernisé son centre de données pour permettre la détection de fraude en temps réel grâce à l’apprentissage machine. En adoptant des serveurs avec GPU NVIDIA, un réseau 100GbE et un modèle infonuagique hybride, elle a réduit ses temps de traitement de données de 40 %, accélérant ainsi la détection et la prévention des fraudes. Cette transformation démontre comment des investissements ciblés peuvent maximiser le potentiel de l’IA.
L’IA redéfinit les exigences des centres de données, nécessitant des infrastructures spécialisées, performantes et évolutives. En investissant dans les bonnes technologies et en suivant les meilleures pratiques, les entreprises peuvent bâtir des centres capables de répondre aux besoins actuels et futurs de l’IA.
Alors que votre organisation entame ou poursuit son parcours IA, rappelez-vous qu’une base de centre de données robuste et adaptable est essentielle pour gérer les charges de travail de nouvelle génération. Communiquez avec nous pour découvrir comment nous pouvons vous aider à moderniser votre infrastructure et exploiter pleinement le potentiel de l’IA pour l’avenir de votre entreprise.
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