Notre activité chez Aethlumis consiste à rendre les industries intelligentes. Nous constatons également, grâce à notre collaboration avec des leaders tels que HPE, Dell et Huawei, les exigences technologiques de la recherche actuelle en intelligence artificielle. Alors que des organisations dans les secteurs financier, manufacturier et énergétique repoussent les limites du possible pour créer des modèles linguistiques volumineux propriétaires et simuler des systèmes physiques complexes, elles font toutes face à un problème commun : l'extension de la capacité de recherche de manière à la fois efficace et durable. C'est ici que le changement d'architecture vers Les serveurs GPU OAM (Open Accelerator Module) ne serait pas seulement bénéfique, mais aussi nécessaire.
Briser la barrière de densité pour la recherche en série.
La recherche en intelligence artificielle est un processus itératif. Les progrès nécessitent la capacité de mener un nombre illimité d'expériences, de préparer des modèles plus volumineux et de travailler simultanément avec de grandes quantités de données. Les anciens conceptions de serveurs, celles qui permettent seulement d'intégrer quelques GPU dans un châssis, entraînent une extension physique coûteuse et inefficace. Cette barrière de densité est levée par les serveurs OAM. Ils réduisent considérablement l'encombrement informatique en intégrant huit, seize ou plus de GPU dans un seul nœud système. Pour une équipe de recherche, cela signifie soit exécuter plusieurs expériences simultanément, soit réaliser des tâches d'entraînement individuelles beaucoup plus rapidement. Cela se traduit directement par des cycles d'itération accélérés, permettant aux chercheurs de tester des hypothèses et d'affiner des modèles en quelques jours plutôt que semaines, un avantage inestimable dans les domaines à rythme soutenu.
Modularité : Conformité entre les infrastructures et les projets.
Les besoins de la recherche ne restent pas constants. Une équipe peut devoir changer rapidement de projet, par exemple passer d'un projet de vision par ordinateur à une analyse génomique ou à une exploration en traitement du langage naturel (NLP). Les systèmes à configuration fixe, de nature traditionnelle, peuvent entraîner une fragmentation ou un goulot d'étranglement des ressources. La flexibilité opérationnelle des serveurs basés sur OAM, grâce à leur modularité, n'a jamais été expérimentée auparavant. Les ressources informatiques peuvent être partagées et distribuées dynamiquement. L'équipe de recherche quantitative d'une banque peut ainsi allouer des ressources à un projet de modélisation des risques limité dans le temps, puis réaffecter sans interruption ces mêmes modules OAM à un projet d'intelligence artificielle de détection de fraude. Cette flexibilité, permise par une intégration avancée, garantit une utilisation optimale du matériel coûteux et fait en sorte que l'infrastructure s'adapte aux exigences changeantes du processus de recherche.
Écosystème ouvert : préparation pour l'avenir.
La décision d'adopter une feuille de route de recherche pluriannuelle basée sur une architecture matérielle propriétaire et fermée comporte un risque. La technologie évolue très rapidement, et la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique peut étouffer l'innovation et entraîner des dépenses exorbitantes. La norme ouverte, qui est au cœur de l'architecture OAM, constitue une protection stratégique. Elle crée un écosystème concurrentiel multi-fournisseurs pour les accélérateurs et les systèmes hôtes. Pour nos clients, cela signifie la possibilité de choisir des composants parmi les meilleurs du marché, ainsi que la capacité d'ajouter à leur infrastructure existante les générations futures de GPU ou d'accélérateurs d'intelligence artificielle conçus spécifiquement par d'autres fournisseurs. Ce modèle ouvert, soutenu par les plateformes de nos partenaires, protège les investissements de recherche à long terme et rend accessibles les dernières innovations, permettant ainsi de maintenir les capacités de recherche à la pointe.
Renforcer la Recherche avec un Impact Fort et Durable.
Enfin, l'extension de la recherche ne concerne pas simplement la puissance brute, mais permet également la collaboration et réduit le coût total de possession. La structure haute densité des OAM, qui est consolidée, peut être utilisée pour créer des clusters partagés et centralisés de recherche en intelligence artificielle. Divers groupes au sein d'une entreprise manufacturière, tels que la robotique autonome, la maintenance prédictive et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, peuvent disposer d'un pool unique et puissant de ressources mis en place de manière sécurisée. De plus, les systèmes haute densité intègrent des systèmes de refroidissement avancés (comme le refroidissement liquide), qui ne sont pas facultatifs mais nécessaires pour garantir la stabilité et la durabilité. Leurs coûts opérationnels sont inférieurs grâce à leur efficacité considérable dans l'utilisation de l'énergie par rapport aux baies refroidies par air, et cela s'inscrit dans les principes de la technologie verte, de plus en plus importants au sein des établissements de recherche innovants.
En termes simples, les serveurs GPU OAM représentent la prochaine étape du développement des unités de calcul, passant de composants isolés à un outil de recherche évolutif, polyvalent et ouvert. Ils constituent le système sous-jacent permettant d'étendre continuellement l'ambition de la recherche en intelligence artificielle. Chez Aethlumis, nous associons ce matériel performant à notre haut niveau d'intégration système et à un support technique solide afin de fournir ces plateformes indispensables. Nos clients sont assurés de disposer d'une infrastructure efficace, sécurisée et évolutive, nécessaire pour réaliser les prochaines avancées dans leurs domaines respectifs.