Infrastructure prête pour l’AI : Où exécuter l’entraînement et l’inférence en AI sur un nuage hybride
L’infrastructure prête pour l’AI combine l’informatique accélérée, la connectivité réseau à haute performance, le stockage évolutif et les capacités avancées de centre de données pour soutenir les charges de travail en intelligence artificielle. À mesure que les entreprises accélèrent l’adoption de l’AI, les décisions liées à l’infrastructure deviennent de plus en plus importantes pour atteindre la performance, l’évolutivité, l’efficacité en matière de coûts et la résilience opérationnelle.
Contrairement aux applications d’entreprise traditionnelles, les charges de travail AI ont des exigences informatiques diverses selon que les organisations entrainent des modèles, peaufinent des systèmes existants ou effectuent de l’inférence en temps réel.
Une stratégie moderne d’infrastructure AI hybride permet aux entreprises de répartir ces charges de travail entre le nuage public, l’infrastructure privée et les environnements en périphérie selon l’utilisation, la localisation des données, la latence, la sécurité et les besoins opérationnels.
Plutôt que de compter sur un seul modèle de déploiement, les organisations doivent développer des architectures d'infrastructure flexibles qui alignent les capacités de l’AI avec les objectifs d’affaires.
Qu’est-ce qui rend l’infrastructure prête pour l’AI ?
L’infrastructure prête pour l’AI doit pouvoir accueillir des charges de travail présentant des exigences très différentes en termes de capacité de calcul, de mémoire, de réseau et de traitement des données.
L’infrastructure d’entreprise traditionnelle peut ne pas offrir les accélérateurs de performance, la bande passante ou le débit de stockage nécessaire pour les applications AI exigeantes.
Exigences essentielles pour l’infrastructure AI
Un environnement prêt pour l’AI incorpore généralement plusieurs composantes essentielles.
Informatique accélérée : L’infrastructure GPU et des accélérateurs AI spécialisés fournissent la puissance de traitement requise pour l’entraînement de modèles, le peaufinage et l’inférence.
Connectivité réseau à haute performance : Le réseautage à large bande passante et faible latence permet aux accélérateurs d’échanger l’information efficacement, notamment durant l’entraînement de modèles distribués.
Stockage évolutif : Les charges de travail AI requièrent des architectures de stockage capables de gérer de grands ensembles de données tout en offrant un débit constant.
Orchestration des charges de travail : Les plateformes de planification et d’orchestration aident les organisations à allouer les ressources de calcul, automatiser le déploiement et améliorer l’utilisation de l’infrastructure.
Préparation du centre de données : L’infrastructure AI exige une capacité électrique suffisante, des systèmes de refroidissement, de l’espace physique et un suivi environnemental.
Ces exigences deviennent particulièrement importantes pour les déploiements AI à grande échelle, où la disponibilité d’énergie et la capacité de refroidissement peuvent limiter l’expansion, même lorsque le matériel accélérateur est accessible.
Le rôle de l’infrastructure AI hybride
L’infrastructure AI hybride combine la flexibilité du nuage public à des environnements privés dédiés et à l’infrastructure en périphérie.
Cette approche permet aux entreprises de choisir les environnements d’exécution selon les caractéristiques de la charge de travail plutôt que d’appliquer les mêmes stratégies d’infrastructure à l’ensemble des applications AI.
Par exemple, l’infrastructure nuagique peut servir pour l’expérimentation et les besoins de formation temporaire, tandis que les environnements dédiés prennent en charge les charges d’inférence prévisibles.
L’objectif est de mettre en place une fondation informatique AI adaptable qui équilibre innovation, performance et contrôle opérationnel.
Apprentissage, peaufinage et inférence : Des charges de travail différentes, des environnements différents
Exigences en infrastructure AI varient considérablement tout au long du cycle de vie du modèle.
L’entraînement de grands modèles exige généralement une capacité d’accélérateurs importante, une connectivité réseau à grande vitesse et des capacités de calcul distribué.
Le peaufinage de modèles existants peut nécessiter moins de ressources, mais peut introduire des considérations supplémentaires en matière de sécurité et de gouvernance des données.
Les charges d’inférence privilégient l’efficacité du service de modèles, des temps de réponse prévisibles et une capacité de traitement évolutive.
Matrice décisionnelle pour l’emplacement des charges AI
| Étape de la charge AI | Environnement de déploiement typique | Raison principale |
| Expérimentation | Nuage public ou GPU à la demande | Provisionnement rapide et capacité flexible |
| Entraînement à grande échelle | Nuage public ou infrastructure HPC dédiée | Échelle d’accélérateurs et performance du réseau |
| Peaufinage | Infrastructure publique ou privée | Sensibilité des données et besoins informatiques |
| Inférence par lots | Nuage public ou sur site | Débit, planification et utilisation |
| Inférence en temps réel | Périphérie, nuage privé ou régional | Latence, localisation des données et disponibilité |
Ces schémas de déploiement offrent des points de départ utiles plutôt que des règles architecturales fixes.
Choisir le bon environnement d’exécution
Les plateformes nuagiques publiques offrent un accès rapide au matériel AI spécialisé et à des ressources informatiques évolutives. Elles conviennent particulièrement à l’expérimentation, au développement et aux charges de travail à ressources fluctuantes.
L’infrastructure AI privée peut s’avérer avantageuse lorsque les organisations ont une demande prévisible, des ensembles de données sensibles ou des exigences strictes en matière de contrôle opérationnel.
Le calcul en périphérie devient pertinent lorsque les applications nécessitent une réponse immédiate ou qu’elles ne peuvent tolérer les délais liés à un traitement centralisé.
Par exemple, l’automatisation industrielle et les systèmes de surveillance en temps réel peuvent bénéficier de l’exécution de l’inférence près des appareils connectés.
Des environnements nuagiques souverains peuvent aussi être nécessaires lorsque les exigences juridiques, de résidence des données ou de contrôle administratif limitent l’emplacement des charges AI.
Une stratégie AI hybride réussie peut combiner ces environnements tout en maintenant une sécurité, une observabilité et une gouvernance cohérentes.
L’économie de l’infrastructure AI : utilisation des GPU, gravité des données, énergie et refroidissement
L’économie de l’infrastructure joue un rôle central dans la détermination de l’emplacement d’exécution des charges AI.
Comprendre l’utilisation des GPU et l’efficacité des coûts
L’utilisation des GPU est l’un des facteurs les plus importants qui influencent les coûts d’infrastructure AI.
Les modèles de consommation du nuage public peuvent offrir de la souplesse financière lorsque la demande est imprévisible ou temporaire.
Cependant, l’infrastructure dédiée peut offrir une économie plus favorable lorsque les accélérateurs fonctionnent à des taux d’utilisation constamment élevés.
La comparaison financière doit considérer le coût total de possession plutôt que seulement les dépenses en acquisition matérielle.
Les entreprises devraient évaluer la dépréciation, le financement, la connectivité réseau, le stockage, les licences logicielles, le soutien technique, les coûts des installations et la capacité informatique inutilisée.
Le GPU à la demande offre une option additionnelle, permettant d’accéder aux ressources accélératrices sans engagement sur la propriété à long terme.
Il est important que l’analyse des coûts inclue aussi des indicateurs au niveau de la charge, comme le coût par cycle d’entraînement, le coût par inférence et les taux d’utilisation des accélérateurs.
Ces indicateurs offrent une perspective plus poussée de la valeur d’affaires que les seules dépenses d’infrastructure.
Gravité des données et contraintes d’infrastructure
Les charges de travail AI reposent souvent sur de vastes ensembles de données répartis dans les environnements d’entreprise.
Le transfert répété de ces ensembles de données entre les plateformes nuagiques et l’infrastructure privée peut accroître les coûts de réseau, les délais de traitement et la complexité opérationnelle.
Ce phénomène, communément appelé « gravité des données », influence le lieu d’exécution du traitement AI.
Les organisations doivent évaluer l’emplacement des ensembles de données d’entraînement, la bande passante du stockage et les besoins de transfert de données avant de sélectionner leur environnement d’exécution.
Les contraintes d’infrastructure physique sont tout aussi importantes.
Les déploiements GPU à haute densité peuvent nécessiter des mises à niveau de la distribution électrique, des technologies avancées de refroidissement et une capacité additionnelle de centres de données.
Par exemple, le refroidissement liquide peut devenir indispensable pour certaines configurations d’accélérateurs ayant des besoins thermiques élevés.
Un déploiement AI sur site apparemment économique peut devenir beaucoup plus coûteux lorsqu’on tient compte des améliorations nécessaires en alimentation et refroidissement.
Ainsi, les décisions d’investissement en infrastructure doivent intégrer à la fois les exigences de calcul et la préparation des installations.
Modernisation des infrastructures HPC et de centres de données pour l’AI
Du HPC traditionnel vers des plateformes prêtes pour l’AI
Les organisations dotées d’un environnement informatique haute performance (HPC) n’ont pas nécessairement à remplacer leur infrastructure existante pour supporter l’AI.
Il leur est plutôt possible d’évaluer des occasions de moderniser leur environnement HPC actuel et d’en étendre les capacités.
L’infrastructure HPC existante peut être évaluée pour sa compatibilité avec les accélérateurs, la bande passante réseau, le débit de stockage, la gestion des charges de travail et la préparation opérationnelle.
Cette approche permet aux entreprises de réutiliser les composantes d’infrastructure appropriées tout en comblant des écarts de performance spécifiques.
Le positionnement des services de mise à niveau HPC-vers-AI de HCLTech vise à transformer une infrastructure HPC existante en plateformes prêtes pour l’AI tout en maximisant les investissements technologiques antérieurs.
Ses capacités en services d’infrastructure cognitive concernent également la modernisation de l’infrastructure ainsi que le déploiement de charges AI à travers les environnements privés, hybrides et multinuages.
Ces offres s’alignent sur le portefeuille de services cloud plus large de HCLTech, qui soutient la transformation et la modernisation cloud des entreprises.
Priorités clés pour la modernisation de l’infrastructure AI
Un programme structuré de modernisation de l’infrastructure AI devrait débuter par une évaluation complète des charges de travail et de l’infrastructure.
Les organisations doivent comprendre leur capacité actuelle de calcul, les caractéristiques du stockage, les limites de réseau et la préparation des installations.
L’étape suivante consiste à identifier les composantes d’infrastructure réutilisables, les goulets d’étranglement de performance et les écarts de capacité.
L’ingénierie de plateformes permet ensuite de standardiser la mise à disposition de l’infrastructure, d’automatiser l’allocation des ressources et de simplifier le déploiement des charges de travail à travers les différents environnements.
Les pratiques hybrides FinOps peuvent améliorer la visibilité financière en suivant l’utilisation des accélérateurs, la consommation d’infrastructure et les coûts par charge de travail.
Les entreprises devraient aussi établir des contrôles de sécurité cohérents, une gestion des identités et une surveillance continue dans tous les environnements d’infrastructure AI.
Mettre en place une stratégie hybride d’infrastructure AI adaptée au futur
À mesure que l’adoption de l’AI en entreprise progresse, les stratégies d’infrastructure doivent évoluer pour soutenir des charges de travail de plus en plus complexes et des attentes de performance changeantes.
Les organisations devraient éviter de considérer l’infrastructure AI comme un simple investissement ponctuel en matériel.
La modernisation de l’infrastructure doit plutôt s’inscrire dans un processus continu impliquant l’optimisation des charges, la planification de la capacité, l’automatisation opérationnelle et la gouvernance financière.
Le succès d’une infrastructure prête pour l’AI dépend non seulement de la disponibilité des accélérateurs, mais surtout de la capacité de jumeler efficacement les ressources informatiques aux besoins des charges tout en maîtrisant les coûts et en maintenant la résilience.
En combinant la flexibilité du nuage hybride, des environnements HPC modernisés, un placement intelligent des charges de travail et une économie d’infrastructure efficace, les entreprises peuvent établir des bases AI évolutives qui soutiennent l’innovation et la transformation à long terme de l’entreprise.
