Qu'est-ce qu'un serveur d'IA ?

Les serveurs sont des ordinateurs qui fournissent un service spécifique à des utilisateurs ou des entreprises, tel que l'accès à une base de données ou à une application via Internet ou d'autres méthodes de connectivité. Le terme « serveurs d'IA » fait référence à des serveurs conçus spécifiquement pour gérer les exigences des charges de travail d'IA.

Les serveurs d'IA intègrent une variété de composants matériels dédiés, notamment :

• Des processeurs d'IA, y compris des CPU à usage général
• Des accélérateurs d'IA, tels que des FPGA, des processeurs graphiques (GPU) et du matériel d'IA sur mesure
• Des technologies réseau, telles que l'Ethernet et le Wi-Fi
• Des E/S, telles que les ports USB et Thunderbolt™ pour prendre en charge les périphériques nécessaires
• Un boîtier de serveur, qui peut prendre plusieurs formes pour répondre aux besoins des applications, telles que les conceptions sans ventilateur

Les serveurs d'IA sont conçus pour répondre à diverses exigences afin de traiter le vaste spectre de charges de travail dans le pipeline d'IA. Le choix de ces composants matériels se fait, entre autres, en fonction des critères suivants :

• Puissance de traitement : la sélection du matériel d'IA dépendra du degré de capacité de calcul requise par la charge de travail cible. Certains serveurs d'IA peuvent remplir leur rôle grâce à une architecture de CPU autonome, en particulier lorsqu'ils tirent parti des capacités d'accélération de l'IA intégrées. Les charges de travail plus exigeantes peuvent nécessiter l'introduction d'un accélérateur matériel, tel qu'un GPU ou un FPGA.
• Réseau et E/S : les capacités réseau et d'E/S fournissent les connexions essentielles aux cas d'utilisation des serveurs d'IA. Les capacités nécessaires dépendront du type de connectivité requise par la charge de travail d'IA, de la nécessité ou non d'un réseau hautes performances, ainsi que du type et du nombre de périphériques, tels que les capteurs IoT, qui doivent être pris en charge, le cas échéant.
• Empreinte et environnement : les serveurs d'IA peuvent être déployés dans divers endroits et leur emplacement déterminera leur format et leurs impératifs environnementaux. Par exemple, les serveurs d'IA à l'Edge sont souvent soumis à des exigences de format strictes et doivent être capables de résister à des conditions physiques difficiles telles que la chaleur, la température, l'humidité ou la poussière.

La rentabilité et le choix du format sont des préoccupations essentielles pour de nombreuses entreprises qui cherchent à exploiter la puissance de l'IA. Les serveurs d'IA doivent répondre aux exigences de leurs charges de travail grâce à la configuration matérielle la plus efficace possible pour maximiser le retour sur investissement, répondre aux exigences de l'entreprise et faciliter l'évolutivité.

Il est également important de noter la différence entre les serveurs d'IA et les PC avec IA. Les PC avec IA permettent aux utilisateurs de travailler sur leurs tâches d'IA ou interagir avec des applications d'IA. Les serveurs d'IA, en revanche, sont principalement connectés à d'autres appareils numériques, notamment des PC avec IA, pour permettre l'implémentation de services et d'applications.

Rôle des serveurs d'IA

Les serveurs d'IA sont une partie essentielle du paysage technologique de l'IA, et leur utilisation est omniprésente dans différents secteurs, différents cas d'utilisation et différentes technologies. Ils sont chargés de traiter les charges de travail d'IA, de l'entraînement au déploiement, partout où cela est nécessaire.

Des serveurs d'IA légers et efficaces sont déployés à l'Edge pour effectuer des opérations d'IA telles que la vision par ordinateur plus près des sources de données. Les serveurs d'IA à l'Edge sont souvent conçus sans matériel d'accélération de l'IA dédié pour maximiser l'efficacité et la flexibilité du déploiement. Les charges de travail d'IA à l'Edge sont généralement des tâches de déploiement, qui requièrent souvent moins de ressources de calcul que l'entraînement ou l'ajustement. Les FPGA, un type de processeur et d'accélérateur d'IA, sont particulièrement adaptés aux serveurs d'IA à l'Edge, car ils offrent une efficacité énergétique, une reconfigurabilité facile et des performances accélérées pour les fonctions principales de l'IA.

Dans les centres de données sur site et dans le Cloud, les serveurs d'IA, y compris les serveurs de Deep Learning, prennent en charge l'ajustement et l'entraînement de l'IA en fournissant des capacités de calcul avancées. Ils sont également utilisés dans ces environnements pour les charges de travail de déploiement, notamment la vision par ordinateur, les chatbots et l'IA générative (GenAI). Les serveurs d'IA, notamment ceux déployés dans des environnements de calcul haute performance (HPC), intègrent fréquemment des accélérateurs matériels dédiés tels que des GPU, des FPGA et des accélérateurs conçus pour répondre aux besoins dans le domaine de l'IA.

Avantages des serveurs d'IA

Les serveurs d'IA conçus avec des composants matériels adaptés aux besoins de la charge de travail d'IA débloquent une multitude d'avantages pour les entreprises, notamment :

• Performances optimisées : toutes les charges de travail d'IA ont des exigences de calcul différentes. Une architecture de serveur d'IA adaptée à ces besoins est essentielle pour obtenir des performances rentables. Toutefois, les charges de travail d'IA imposent des exigences système strictes pour atteindre la latence et le débit requis. Les serveurs d'IA sont conçus pour répondre à ces besoins et utilisent souvent des technologies d'accélérateur d'IA pour les satisfaire.
• Évolutivité : les serveurs d'IA sont souvent nécessaires à une grande échelle pour répondre aux exigences des applications, notamment dans les déploiements distribués à l'Edge ou pour le HPC. Grâce à une architecture de serveur d'IA soigneusement conçue et à l'utilisation d'outils logiciels, tels que des plates-formes de gestion de serveurs, il est possible d'améliorer l'évolutivité du serveur d'IA pour des charges de travail d'IA spécifiques.
• Consommation d'énergie optimisée : les serveurs d'IA sont souvent déployés à une très grande échelle pour prendre en charge des cas d'utilisation tels que les opérations industrielles améliorées par l'IA, les initiatives de ville intelligente ou les opérations hautement complexes comme la prédiction financière ou les simulations scientifiques. Ces déploiements à grande échelle, combinés à la nécessité d'un traitement conséquent du pipeline d'IA, peuvent entraîner une consommation d'énergie importante et coûteuse de certains serveurs d'IA. Choisir judicieusement les composants matériels de leurs serveurs d'IA offre aux organisations la possibilité de mieux contrôler leurs dépenses énergétiques. L'accélération et l'optimisation intégrées de l'IA permettent également d'alimenter certains cas d'utilisation de l'IA sans accélérateurs matériels spécialisés.

Solutions pour serveurs d'IA

Toutes les applications d'intelligence artificielle, quels que soient les secteurs d'activité et les cas d'utilisation, reposent sur un serveur. De même, les serveurs jouent un rôle central dans chaque phase du flux de travail de l'IA. Les solutions pour serveurs d'IA varient donc en fonction des besoins de charge de travail.

Une entreprise peut par exemple acheter des serveurs directement auprès d'un fabricant OEM, collaborer avec un fournisseur de solutions, adopter une approche DIY ou accéder à des serveurs d'IA dans le Cloud proposés par de nombreux fournisseurs. La meilleure approche à adopter dépendra des compétences de votre équipe, de votre budget, de vos délais, ainsi que de la complexité et de l'évolutivité globales de votre cas d'utilisation.

Les déploiements d'IA nécessitant souvent de grands réseaux de serveurs, les technologies de gestion des serveurs jouent également un rôle clé dans la mise en place d'une stratégie de serveur d'IA efficace. Une large gamme d'outils et de plateformes de gestion de serveurs peut être déployée pour débloquer une visibilité profonde, une surveillance en temps réel et des opérations automatisées.