Avec la complexité croissante des IA les modèles (modèles linguistiques de grande taille (LLMs) et vision par ordinateur) sont devenus un besoin croissant en ressources informatiques. Les architectures de serveurs traditionnelles ne peuvent pas satisfaire ces besoins et conduisent souvent à une utilisation inefficace, au gaspillage de ressources ou de temps, ou à une mise en œuvre de modèle chronophage. Les serveurs GPU haute densité sont désormais une solution nécessaire et offrent des avantages spécifiques selon les besoins des modèles d'IA existants.
Leurs principaux atouts sont énumérés ci-dessous :
Meilleure évolutivité de la densité de calcul pour les modèles multifacettes.
Les algorithmes, notamment les modèles d'intelligence artificielle tels que les grands modèles linguistiques (LLM) et les modèles d'apprentissage profond, nécessitent une quantité massive de traitement en parallèle afin de gérer des milliards de paramètres. Les serveurs GPU haute densité sont des serveurs compacts qui regroupent un très grand nombre de GPU hautes performances, offrant ainsi une puissance de calcul exponentiellement supérieure tout en occupant un espace physique beaucoup plus réduit que les serveurs classiques. Cette densité d'échelle est révolutionnaire : un seul serveur de données haute densité peut être utilisé pour entraîner ou exécuter des charges de travail qui auparavant nécessitaient un grand nombre de serveurs traditionnels dans un centre de données, éliminant ainsi la prolifération des infrastructures de centres de données. Un exemple est le système de contrôle qualité par intelligence artificielle d'une entreprise manufacturière (des milliers d'images de produits par heure), qui peut fonctionner sur un seul serveur haute densité ; avec l'aide de configurations optimisées fournies par HPE, Dell ou Huawei, ce serveur peut offrir des performances optimales et ne pas ralentir en cas de surcharge.
Utilisation optimale des finances pour minimiser les gaspillages.
L'intelligence artificielle implique généralement des tâches d'entraînement alternatif (exigeant beaucoup de ressources) et d'inférence (limitée en ressources mais continue). Les serveurs classiques ont tendance à gaspiller les unités de traitement graphique lors du processus d'inférence, une forme de gaspillage de ressources. Les serveurs GPU haute densité sont utilisés pour remédier à ce problème, car dynamiquement, plusieurs modèles ou tâches d'IA peuvent s'exécuter sur le même cluster GPU et l'allocation des ressources peut être ajustée de manière dynamique. Cela signifie que les équipes de data science peuvent tester un modèle, l'ajuster finement et effectuer des inférences afin d'optimiser l'utilisation du matériel via un seul système. Cela permet de réduire le nombre de serveurs, de diminuer les coûts d'infrastructure, sans perte de performance, notamment dans le cas des institutions financières utilisant à la fois des modèles de détection de fraude (inférence) et des modèles de prédiction des risques (entraînement).
Ingénierie écologique des opérations d'IA.
Les activités d'intelligence artificielle ne sont plus considérées comme fondées sur la durabilité, notamment en matière d'énergie et de production. Les serveurs GPU à espacement rapproché intègrent les concepts de technologie verte, qui s'appuient sur des équipements efficaces disponibles grâce au partenariat avec Aethlumis (HPE, Dell, Huawei) et sur une gestion énergétique optimisée. Les systèmes haute densité consomment moins d'énergie que les serveurs traditionnels dispersés, car ils se concentrent sur les ressources informatiques, réduisent le gaspillage d'énergie et nécessitent moins de refroidissement. Cette efficacité est encore renforcée par les solutions détaillées par Aethlumis : nos serveurs haute densité consomment jusqu'à 30 pour cent d'énergie en moins par tâche d'IA par rapport à la plupart des systèmes, ce qui répond aux exigences de durabilité des entreprises énergétiques mettant en place des infrastructures d'énergie renouvelable pilotées par l'IA, ou des entreprises souhaitant réduire leur empreinte carbone.
Performance garantie et fiable des modèles critiques
Lorsqu'il s'agit de secteurs d'activité tels que la finance ou l'énergie, les solutions d'intelligence artificielle sont susceptibles de traiter des données précieuses ou d'exécuter des tâches essentielles — la sécurité et la fiabilité ne sont pas négociables. Les serveurs GPU haute densité Aethlumis répondent à ces deux exigences : ils offrent un niveau d'entreprise en matière de transfert sécurisé des données (transfert de données chiffré, contrôle d'accès) et ont été rigoureusement testés par notre écosystème de partenaires, garantissant ainsi l'intégrité des données pendant l'entraînement et l'inférence des modèles.
Conclusion
Il est vrai que les serveurs GPU à haute densité présentent quatre caractéristiques qui ne peuvent être remplacées dans les modèles d'IA: l'évolutivité de la capacité de traitement des conceptions complexes, l'efficacité et la durabilité des ressources et la fiabilité. La collaboration d'Aethlumis avec HPE, Dell et Huawei, combinée à notre attention aux domaines de la finance, de la fabrication et de l'énergie, permettra de garantir que ces serveurs ne sont pas seulement techniquement avancés, mais aussi adaptés aux exigences de l'entreprise réelle. Les serveurs GPU à haute densité seront la solution finale pour les organisations qui souhaitent profiter pleinement de leurs modèles d'IA sans aucun coût pour l'efficacité, la durabilité et la sécurité.
