Infrastructure d’IA

L’infrastructure d’IA est une installation informatique haute performance spécialement conçue pour prendre en charge les charges de travail intensives liées à l’entraînement et à l’inférence des modèles d’IA. Les centres de données traditionnels sont généralement axés sur les processeurs, et prennent en charge des opérations informatiques d’entreprise courantes comme les bases de données, les machines virtuelles et les services Web. Bien que des GPU puissent y être intégrés, ils ne constituent généralement pas le principal moteur de calcul. À l’inverse, l’infrastructure d’IA est optimisée pour les calculs parallèles à grande échelle. Elle s’appuie couramment sur des systèmes équipés de GPU, souvent complétés par des accélérateurs d’IA supplémentaires afin d’améliorer les performances.

Cette architecture haute densité pose des défis qui vont au-delà des performances de calcul : elle exige un débit accru pour le stockage et le réseau, ainsi qu’une capacité supérieure en matière d’alimentation électrique et de refroidissement. Par conséquent, l’infrastructure d’IA adopte souvent des technologies de refroidissement avancées, comme le refroidissement liquide direct et le refroidissement par immersion, et prévoit davantage d’espace physique pour accueillir les racks de GPU et les équipements de gestion thermique.

En bref, l’infrastructure d’IA est une installation de nouvelle génération conçue pour répondre à la croissance exponentielle des besoins de calcul liés à l’IA. Elle représente bien plus qu’une simple mise à niveau des centres de données traditionnels : elle constitue le fondement de l’« AI Factory », qui permet aux entreprises de mettre leurs capacités d’IA à l’échelle et de les industrialiser.

Pour en savoir plus : Êtes-vous prêts? L’ère des AI Factories est arrivée!

De l’IA générative et des agents d’IA à l’IA physique, comme la robotique, les applications d’IA évoluent rapidement dans les domaines des logiciels et du matériel, transformant notre façon de travailler et de vivre. Qu’il s’agisse d’entraîner de grands modèles de langage ou d’améliorer continuellement la logique décisionnelle des agents autonomes, toutes ces applications exigent une puissance de calcul considérable. Seule une infrastructure d’IA peut prendre efficacement en charge les charges de travail d’entraînement et d’inférence de ces modèles.

Selon McKinsey & Company, la demande pour une capacité de centres de données adaptée à l’IA devrait augmenter à un taux annuel moyen de 33 % entre 2023 et 2030. D’ici 2030, environ 70 % de la demande totale en capacité de centres de données concernera des infrastructures capables de prendre en charge des charges de travail d’IA avancées. Parmi celles-ci, l’IA générative — actuellement le cas d’utilisation qui connaît la croissance la plus rapide — devrait représenter environ 40 % de la demande totale.

Ces prévisions mettent en évidence la dépendance croissante aux capacités d’IA et soulignent pourquoi la mise en place d’une infrastructure d’IA dédiée est devenue une priorité stratégique majeure pour les entreprises.

GIGABYTE offre des services de déploiement d’infrastructure d’IA de bout en bout, qui couvrent la consultation, la conception, la mise en œuvre, la validation et l’exploitation continue. Son approche globale intègre chaque couche, du matériel et des logiciels aux systèmes de refroidissement.

La plateforme de calcul en cluster GIGAPOD est hautement évolutive. Elle peut commencer par un seul serveur GPU et évoluer jusqu’à 8 racks, 32 nœuds GPU et un total de 256 GPU. Elle prend ainsi en charge non seulement les applications d’IA à grande échelle, mais aussi les projets de recherche scientifique complexes. Combinée au logiciel GPM (GIGABYTE POD Manager), la plateforme permet de surveiller en temps réel l’état du matériel et l’utilisation des ressources, tout en allouant dynamiquement les ressources de calcul en fonction de la demande, ce qui améliore considérablement l’efficacité de la gestion de l’infrastructure d’IA.

GIGABYTE met également à profit plusieurs années d’expertise en technologies de refroidissement avancées, notamment pour l’intégration complète de solutions de refroidissement. Les entreprises peuvent ainsi optimiser simultanément leur efficacité énergétique et leurs performances, ouvrant la voie à des opérations d’IA durables et prêtes pour l’avenir.

Référence :
1. McKinsey & Company, AI power: Expanding data center capacity to meet growing demand