Infrastructure d’IA

Une infrastructure d’IA est un centre de calcul haute performance spécialement conçu 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 CPU et prennent en charge des opérations informatiques d’entreprise courantes, telles que 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 moteur de calcul principal. À l’inverse, une infrastructure d’IA est optimisée pour le calcul parallèle à grande échelle. Les systèmes reposant sur des GPU y sont couramment utilisés et 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 supérieur pour le stockage et le réseau, ainsi qu’une consommation électrique et une capacité de refroidissement accrues. C’est pourquoi les infrastructures d’IA adoptent souvent des technologies de refroidissement avancées, telles que le refroidissement direct par liquide et le refroidissement par immersion. Elles sont également conçues avec un espace physique supplémentaire pour accueillir les racks de GPU et les équipements de gestion thermique.

En résumé, une infrastructure d’IA est une installation de nouvelle génération conçue pour répondre à la croissance exponentielle des besoins de calcul liés à l’IA. Il ne s’agit pas simplement d’une évolution des centres de données traditionnels, mais du socle de l’« AI Factory », qui permet aux entreprises de développer leurs capacités d’IA et de les industrialiser.

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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 comme du matériel, transformant notre façon de travailler et de vivre. Qu’il s’agisse d’entraîner de grands modèles de langage ou d’améliorer en continu la logique décisionnelle des agents autonomes, toutes ces applications nécessitent 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 en capacité de centres de données prête pour l’IA devrait progresser 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, qui constitue actuellement le cas d’usage à 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 propose des services de déploiement d’infrastructures d’IA de bout en bout, couvrant le conseil, la conception, la mise en œuvre, la validation et l’exploitation continue. Cette approche globale intègre chaque niveau, du matériel et des logiciels aux systèmes de refroidissement.

La plateforme de calcul en cluster GIGAPOD est hautement évolutive : elle peut commencer avec 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 travaux de recherche scientifique complexes. Associée 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 s’appuie également sur plusieurs années d’expertise dans les technologies de refroidissement avancées, notamment pour l’intégration complète des solutions de refroidissement. Les entreprises peuvent ainsi optimiser simultanément leur efficacité énergétique et leurs performances, ouvrant la voie à une exploitation de l’IA durable et conçue pour répondre aux exigences futures.

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