L'Univers de Données en Expansion : L'Avenir de l'Intelligence Artificielle et des Architectures Serveur

Univers de Données en Expansion

De nos jours, l'intelligence artificielle est devenue une partie importante de notre vie et continue de s'intégrer de plus en plus, augmentant ainsi son impact chaque jour.

Sans aucun doute, la technologie de l'intelligence artificielle facilite le travail des utilisateurs dans de nombreux domaines et accélère les processus. Cependant, ces facilités ont bien sûr un coût.

À l'ère des données, l'importance des données augmente progressivement et les investissements dans les technologies nécessaires pour traiter ces données croissent rapidement. Les ensembles de données, qui constituent l'un des piliers fondamentaux de la technologie de l'intelligence artificielle, nécessitent un matériel puissant pour fonctionner de manière stable et rapide.

À ce stade, les GPU (unités de traitement graphique), que l'on peut qualifier de « cœur » de l'intelligence artificielle, jouent un rôle crucial dans la satisfaction des exigences en matière de puissance de traitement et de performance. Les CPU traditionnels (processeurs) sont insuffisants pour répondre à ces demandes élevées, poussant les investisseurs à se tourner de plus en plus vers des systèmes supportés par GPU. Dans ce contexte, les investissements dans les infrastructures axées sur les GPU augmentent rapidement et gagnent en priorité pour répondre aux besoins des applications modernes d'intelligence artificielle.

Ensembles de Données Prêts et Modèles Llama

Un des ensembles de données prêts à l'emploi, bien connu des passionnés d'intelligence artificielle, est la série de modèles Llama proposée par Meta (Facebook). Ces modèles offrent des solutions adaptées à divers besoins avec différentes capacités de données et exigences matérielles. Voici les versions phares des modèles Llama et leurs détails :

Llama 3.2

1B

• Quantité de Données : Contient 1 milliard de données.
• Caractéristiques : Support multilingue. Adapté aux ordinateurs personnels et aux serveurs de petite échelle. Effectue facilement des tâches simples.
• Exigences Matérielles :
  • Minimum 2 GB de RAM et 2 GB de GPU requis.
  • Peut fonctionner de manière stable uniquement avec un CPU, sans GPU.

3B

• Quantité de Données : Contient 3 milliards de données.
• Caractéristiques : Offre un support multilingue. Idéal pour les serveurs de moyenne échelle et supporte des tâches plus complexes.
• Exigences Matérielles :
  • Minimum 4 GB de RAM et 4 GB de GPU requis.
  • Peut fonctionner sans GPU, mais la performance est considérablement réduite et le fonctionnement est lent.

Llama 3.2-Vision

11B

• Quantité de Données : Contient 11 milliards de données.
• Caractéristiques : Support multilingue et capacité d'interprétation d'images. Ce modèle est destiné aux besoins de traitement de données visuelles de niveau d'entrée.
• Exigences Matérielles :
  • Minimum 20 GB de RAM et 8 GB de GPU requis.
  • Lorsqu'il est exécuté uniquement avec un CPU, le temps de réponse à une question peut être d'environ 5 minutes.

90B

• Quantité de Données : Contient 90 milliards de données.
• Caractéristiques : Modèle actuel et moyennement avancé. Possède des capacités polyvalentes et offre de larges domaines d'application.
• Exigences Matérielles :
  • Minimum 128 GB de RAM et 141 GB de mémoire GPU requis.

Avenir des Architectures Serveur à l'Ère des Données

Avec l'augmentation de la quantité de données dans les ensembles de données, les exigences en matière de RAM et de GPU montent en parallèle. Pour répondre à ces besoins, Nvidia a développé des cartes graphiques haute performance.

Certains de ces puissants GPU prennent en charge la virtualisation. Grâce à cette fonctionnalité, par exemple, une carte graphique de 141 GB peut être divisée en segments sur une plateforme de virtualisation comme ESXi et allouée à plusieurs clients sous forme de tranches d'utilisation différentes. Cela permet une utilisation plus efficace des ressources et offre des solutions évolutives.

Chaque jour, les entreprises de serveurs augmentent rapidement leurs investissements dans ce domaine. À l'ère des données, la demande pour des serveurs supportés par GPU puissants croît, en particulier dans les domaines de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'analyse de grandes données. Cela incite les entreprises de serveurs à s'éloigner des architectures traditionnelles pour se tourner vers des systèmes basés sur GPU et haute performance.

Les technologies de virtualisation et de partitionnement des GPU offrent aux entreprises des solutions flexibles et économiques, tout en permettant de répondre plus rapidement et de manière évolutive aux demandes des clients. Par conséquent, les investissements des entreprises de serveurs dans ces technologies fournissent un avantage concurrentiel et accélèrent l'innovation dans le secteur.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU

• Caractéristiques :
  • Basé sur l'architecture Ampere.
  • 54 milliards de transistors.
  • 6 912 cœurs CUDA.
  • Options de mémoire HBM2 de 40 GB ou 80 GB.

NVIDIA H100 Tensor Core GPU

• Caractéristiques :
  • Technologie de pointe avec l'architecture Hopper.
  • 80 milliards de transistors.
  • 7 680 cœurs CUDA.
  • 80 GB de mémoire HBM3.

NVIDIA A40 GPU

• Caractéristiques :
  • Architecture Ampere.
  • 4 608 cœurs CUDA.
  • 48 GB de mémoire GDDR6.

NVIDIA A30 Tensor Core GPU

• Caractéristiques :
  • Architecture Ampere.
  • 3 840 cœurs CUDA.
  • 24 GB de mémoire HBM2.

NVIDIA RTX A6000

• Caractéristiques :
  • Architecture Ampere.
  • 10 752 cœurs CUDA.
  • 48 GB de mémoire GDDR6.

Série NVIDIA Jetson

• Modèles :
  • Jetson AGX Xavier
  • Jetson Xavier NX
  • Jetson Nano

Systèmes NVIDIA DGX

• Modèles :
  • DGX A100
  • DGX Station
• Caractéristiques :
  • Inclut plusieurs GPU NVIDIA A100 ou H100.
  • Conçu pour le calcul haute performance et la formation en intelligence artificielle.
  • Offre des solutions logicielles et matérielles intégrées.
• Domaines d'Application :
  • Recherches en intelligence artificielle d'entreprise.
  • Projets d'apprentissage automatique à grande échelle.
  • Science des données et analytique.

Série NVIDIA Titan

• Modèles :
  • Titan RTX
  • Titan V
• Caractéristiques :
  • Cœurs CUDA haute performance.
  • Grande capacité de mémoire.
  • Orienté vers l'apprentissage profond et la recherche.
• Domaines d'Application :
  • Recherche et développement.
  • Projets d'intelligence artificielle et d'apprentissage profond.
  • Applications nécessitant un calcul haute performance.