L’intelligence artificielle (IA) transforme la façon dont les entreprises exécutent et font évoluer leurs charges de travail. Dans tous les secteurs, les entreprises automatisent leurs processus et tirent de précieux enseignements de volumes considérables de données. Mais pour exploiter pleinement cette technologie en constante évolution, il faut une infrastructure capable de répondre aux exigences croissantes des applications d’IA modernes.
C’est là qu’interviennent les serveurs d’intelligence artificielle, ou serveurs IA. Contrairement aux serveurs classiques, les serveurs IA sont spécialement conçus pour accélérer les applications d’intelligence artificielle. Ils offrent les performances et l’évolutivité nécessaires à l’entraînement de grands modèles et à l’inférence en temps réel.
Lenovo offre une infrastructure IA de pointe, adaptée à tous les environnements d’entreprise. Que vous déployiez votre IA dans un datacenter, en périphérie du réseau ou dans le cloud, les solutions Lenovo, notamment les serveurs ThinkEdge et ThinkSystem, vous permettent d’exécuter vos charges de travail de manière sécurisée, fiable et à grande échelle.
Découvrez ce qu’est un serveur IA, les caractéristiques essentielles à prendre en compte et la manière dont l’infrastructure Lenovo peut accompagner votre stratégie d’intelligence artificielle.
Qu’est-ce qu’un serveur IA ?
Un serveur IA est un système informatique spécialement conçu pour exécuter des charges de travail d’intelligence artificielle.
Les serveurs classiques sont destinés à des usages généraux, comme l’hébergement d’applications Web ou le traitement des transactions de commerce électronique. Mais, contrairement aux serveurs IA, ils ne sont pas spécifiquement optimisés pour les besoins croissants des projets d’intelligence artificielle et des traitements intensifs qu’ils nécessitent.
La principale différence tient au matériel utilisé. Les serveurs IA intègrent des composants hautes performances, notamment des GPU, qui accélèrent le calcul parallèle et le traitement de grands volumes de données. Ils bénéficient également de systèmes de refroidissement avancés, d’une bande passante mémoire élevée et de frameworks logiciels spécialisés. Ces caractéristiques les rendent particulièrement adaptés à deux opérations essentielles : l’entraînement, qui permet aux modèles d’apprendre à partir de vastes ensembles de données, et l’inférence, qui leur permet d’exploiter ces acquis pour produire des réponses, des prédictions et de nouvelles informations.
Les serveurs IA aident les entreprises à exploiter tout le potentiel de l’intelligence artificielle dans leurs applications stratégiques. Si les serveurs en rack classiques conservent toute leur place dans les infrastructures informatiques, les serveurs IA devraient jouer un rôle moteur dans les prochaines innovations en intelligence artificielle.
Principales caractéristiques des serveurs IA
Les serveurs IA constituent aujourd’hui un pilier des stratégies d’intelligence artificielle des entreprises. Ils prennent en charge des usages variés, de l’entraînement de modèles à grande échelle à l’inférence en temps réel.
5 caractéristiques essentielles d’un serveur IA :
- GPU/CPU haute performance : les serveurs IA sont optimisés pour le calcul parallèle. Ils accélèrent ainsi l’entraînement de modèles complexes et permettent d’en exploiter les résultats plus rapidement.
- Évolutivité face à la hausse des besoins : les serveurs IA peuvent monter en puissance grâce à des composants plus performants ou évoluer horizontalement en répartissant les traitements sur plusieurs clusters. Vous disposez ainsi de la souplesse nécessaire pour accompagner vos besoins futurs.
- Fiabilité de niveau entreprise :des systèmes de refroidissement performants et des composants redondants contribuent à assurer la continuité de fonctionnement des serveurs IA stratégiques.
- Sécurité et protection des données : grâce à des fonctions de chiffrement avancées et à des contrôles d’accès sécurisés, les serveurs IA contribuent à protéger les informations sensibles pendant l’entraînement comme lors de l’inférence.
- Intégration fluide : les serveurs IA Lenovo s’intègrent facilement aux environnements technologiques courants des entreprises et prennent en charge les principaux frameworks d’IA ainsi que des services managés tels que Lenovo TruScale.
Les serveurs IA ne se contentent pas d’accélérer les traitements. Ils apportent aussi des avantages concrets aux entreprises en facilitant le déploiement et l’exploitation d’applications d’IA plus efficaces, fiables et sécurisées.
Serveurs IA et serveurs en rack classiques : quelles différences ?
Les serveurs en rack classiques et les serveurs IA, eux aussi installés en rack mais dotés de configurations spécialisées, répondent à des besoins différents. Les serveurs en rack sont principalement destinés aux usages informatiques généraux, comme l’hébergement d’applications et l’exécution de bases de données. Polyvalents, ils ne sont cependant pas optimisés pour les exigences particulières des charges de travail d’IA avancées. À l’inverse, les serveurs IA sont conçus pour répondre aux besoins de performances des tâches d’entraînement et d’inférence les plus intensives. Ils permettent aux entreprises de déployer leurs applications et services d’IA plus rapidement, plus efficacement et avec une fiabilité accrue.
4 différences majeures entre les serveurs IA et les serveurs rack traditionnels :
- Accélération matérielle :les serveurs IA intègrent des composants spécialisés, notamment des GPU, pour assurer des calculs parallèles massifs à haut débit.
- Optimisation de la charge de travail :les serveurs en rack classiques exécutent une grande variété de tâches informatiques. Les serveurs IA sont, quant à eux, optimisés pour l’entraînement des modèles, le deep learning et l’analyse en temps réel.
- Grande évolutivité :les serveurs IA peuvent évoluer horizontalement sur plusieurs clusters ou verticalement, notamment grâce à l’ajout de GPU. Les serveurs en rack classiques peuvent eux aussi évoluer, mais offrent généralement une densité de GPU et une bande passante inférieures.
- Gestion des données :conçus pour transférer et traiter d’importants volumes de données, les serveurs IA gèrent efficacement des ensembles de données considérables. Les serveurs en rack classiques peuvent également traiter ces données, mais n’offrent pas nécessairement le même débit ni les mêmes capacités de traitement à grande échelle.
Il n’est toutefois pas toujours nécessaire de choisir entre ces deux solutions. La plupart des entreprises utilisent les deux types de serveurs : des serveurs en rack classiques pour leurs applications et services généraux, et des serveurs IA spécialisés pour accélérer l’entraînement des modèles, l’inférence et le traitement des requêtes en temps réel.
Choisir le serveur GPU adapté à vos charges de travail d’IA
Les GPU et les serveurs qui en sont équipés jouent un rôle central dans les performances de l’IA. Ces puissants processeurs assurent des calculs parallèles massifs, accélérant considérablement l’entraînement des grands modèles de langage ainsi que les opérations d’inférence utilisées pour produire des décisions et des prédictions. Mais plusieurs critères méritent d’être examinés avant de choisir un serveur GPU.
5 critères pour comparer les serveurs GPU destinés à l’IA :
- Taille et complexité des modèles :les grands modèles d’IA générative nécessitent généralement des GPU haut de gamme dotés d’une importante capacité mémoire. Pour des besoins plus modestes, des solutions moins puissantes peuvent suffire.
- Débit et latence :pour l’entraînement des modèles, il est généralement recommandé de privilégier le débit. Pour l’inférence, la rapidité de traitement et une faible latence sont essentielles. [C’est pourquoi de nombreuses équipes informatiques ont besoin de plusieurs types de serveurs GPU.]
- Compatibilité logicielle :assurez-vous que les GPU choisis prennent en charge les frameworks d’IA utilisés par votre équipe, comme TensorFlow ou PyTorch.
- Évolutivité :privilégiez les solutions qui permettent d’augmenter la capacité GPU à mesure que vos charges de travail gagnent en volume ou en complexité. Compte tenu de l’évolution rapide de l’IA, cette capacité d’adaptation est particulièrement importante.
- Assistance :renseignez-vous systématiquement sur les options de support disponibles. Lenovo vous accompagne avant et après l’achat de ses serveurs innovants ThinkSystem et ThinkEdge.
L’essentiel est de choisir des ressources GPU adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise, tout en prévoyant la possibilité de les faire évoluer à l’avenir.
Exigences matérielles pour l’inférence de l’IA vs l’entraînement de l’IA
Les charges de travail d’IA se répartissent généralement en deux grandes catégories : l’entraînement et l’inférence. Vos objectifs métier et les tâches d’IA envisagées déterminent donc les caractéristiques requises pour vos serveurs.
L’entraînement de grands modèles de langage consiste, par exemple, à leur apprendre à reconnaître des schémas récurrents à partir de vastes ensembles de données. Il exige notamment une puissance de calcul élevée et une capacité mémoire considérable.
L’inférence consiste, quant à elle, à utiliser des modèles déjà entraînés pour répondre à des requêtes ou effectuer des actions précises. Pour ces traitements, il est particulièrement important d’optimiser les serveurs IA afin de réduire la latence et de garantir leur évolutivité.
Lenovo propose des serveurs IA adaptés à ces différents types de charges de travail. Sous réserve de disponibilité, sa vaste gamme de serveurs ThinkSystem et ThinkEdge propose généralement des GPU issus des principaux fabricants du marché.
Déploiement de l’infrastructure IA : edge ou cloud ?
Les entreprises peuvent exécuter leurs charges de travail d’IA dans le cloud, en périphérie du réseau (edge) ou dans un environnement hybride.
Les plateformes cloud offrent d’importantes capacités de calcul. Elles peuvent cependant accroître la latence des traitements et les coûts de transfert des données. À l’inverse, l’edge computing rapproche les ressources informatiques de la source des données. Cette approche réduit la latence, préserve la bande passante et contribue à protéger les informations sensibles.
Les déploiements cloud et edge présentent chacun des avantages et peuvent répondre à des besoins métier différents. C’est pourquoi de nombreuses entreprises optent pour une solution d’infrastructure IA hybride. Cette approche associe les ressources cloud et edge : les données sensibles peuvent être traitées localement, tandis que le cloud fournit une puissance de calcul supplémentaire lorsque cela s’avère nécessaire.
Accélérer la transformation par l’IA grâce à une infrastructure gérée
Les besoins élevés de calcul et de stockage de l’IA peuvent entraîner des coûts d’infrastructure importants. Or, de nombreuses entreprises préfèrent limiter leur investissement initial tout en bénéficiant des avantages d’une infrastructure d’IA avancée. Pour répondre à ces attentes, Lenovo propose TruScale Infrastructure-as-a-Service.
Cette offre d’infrastructure managée permet de déployer des capacités d’IA dans le cadre d’un modèle de service par abonnement. Vous accédez à la puissance de calcul dont vous avez besoin aujourd’hui, avec la possibilité de l’augmenter au rythme de votre activité et de votre budget.
À mesure que vos charges de travail d’IA augmentent, les solutions Lenovo vous aident également à accroître la capacité de vos serveurs tout en préservant le bon fonctionnement de vos systèmes. Le déploiement s’en trouve facilité, et la gestion de l’infrastructure simplifiée pour les équipes informatiques.
Faire évoluer l’infrastructure informatique au rythme de vos ambitions en matière d’IA
L’intelligence artificielle évolue en permanence : votre infrastructure doit pouvoir suivre le mouvement.
Les serveurs IA Lenovo sont donc conçus pour évoluer grâce à des configurations GPU modulaires et à des options de déploiement flexibles. Ils sont également compatibles avec les écosystèmes de grands partenaires technologiques, notamment Intel et AMD.
Plutôt que de remplacer intégralement votre infrastructure IA tous les quelques années, vous pouvez ainsi la développer progressivement. Cette approche contribue à préserver la valeur et la pertinence de votre investissement au fil des évolutions technologiques, tout en vous préparant aux besoins futurs.
Conclusion
Choisir les serveurs IA adaptés à votre entreprise, c’est lui donner les moyens de réussir aujourd’hui et de relever les défis technologiques de demain. Que vous exploitiez des datacenters centralisés, déployiez des ressources de calcul en périphérie du réseau ou adoptiez une infrastructure hybride et managée, Lenovo peut vous accompagner.
Grâce aux serveurs Lenovo optimisés pour l’IA et à un réseau de partenaires de confiance, vous disposez de la flexibilité nécessaire pour évoluer en toute sécurité et des performances indispensables pour accélérer l’innovation. Découvrez dès aujourd’hui nos solutions d’IA de pointe et donnez vie à vos projets.
