Infrastructure d'IA : composants essentiels et meilleures pratiques

À mesure que l'adoption de l'IA s'accélère, les organisations subissent une pression croissante pour mettre en place des systèmes capables de soutenir les initiatives d'IA. La mise en place de ces systèmes spécialisés requiert une expertise approfondie et une préparation stratégique pour garantir les performances de l'IA.

Qu'est-ce que l'infrastructure d'IA ?

L'infrastructure d'IA désigne une combinaison de systèmes matériels, logiciels, réseau et de stockage conçus pour prendre en charge les charges de travail d'IA et de Machine Learning (ML). L'infrastructure IT traditionnelle, conçue pour l'informatique à usage général, n'a pas la capacité de gérer l'énorme puissance requise pour les charges de travail d'IA. L'infrastructure d'IA répond aux besoins de l'IA en matière de throughput de données massif, de traitement parallèle et d'accélérateurs tels que les processeurs graphiques (GPU).

Un système de l'envergure du chatbot ChatGPT, par exemple, nécessite des milliers de GPU interconnectés, des réseaux à large bande passante et un logiciel d'orchestration finement réglé, tandis qu'une application web classique peut fonctionner sur un petit nombre d'unités centrales de traitement (CPU) et de services cloud standard. L'infrastructure d'IA est essentielle pour les entreprises qui cherchent à exploiter la puissance de l'IA.

Composants principaux de l'infrastructure d'IA

Les composants principaux de l'infrastructure d'IA fonctionnent ensemble pour rendre possibles les charges de travail d'IA.

Puissance de calcul : GPU, TPU et CPU

Le calcul repose sur différents types de puces qui exécutent des instructions :

Les CPU sont des processeurs universels.

Les GPU sont des processeurs spécialisés développés pour accélérer la création et le rendu de graphiques informatiques, d'images et de vidéos. Les GPU utilisent une puissance de traitement parallèle massive pour permettre aux réseaux de neurones d'effectuer un très grand nombre d'opérations à la fois et d'accélérer les calculs complexes. Les GPU sont essentiels pour les charges de travail d'IA et de machine learning, car ils peuvent entraîner et exécuter des modèles d'IA beaucoup plus rapidement que les CPU conventionnels.

Les GPU sont des circuits intégrés à application spécifique (ASIC) conçus pour un seul et unique objectif. NVIDIA est le principal fournisseur de GPU, tandis qu'Advanced Micro Devices est le deuxième grand fabricant de GPU.

Les TPU, ou Tensor Processing Units (unités de traitement de tenseurs), sont des ASIC de Google. Plus spécialisés que les GPU, ils sont conçus spécifiquement pour répondre aux besoins de calcul de l'IA. Les TPU sont spécialement conçus pour les opérations sur les tenseurs, que les réseaux de neurones utilisent pour apprendre des modèles et faire des prédictions. Ces opérations sont fondamentales pour les algorithmes de deep learning.

En pratique, les CPU sont plus adaptés aux tâches d'ordre général. Les GPU peuvent être utilisés pour diverses applications d'IA, y compris celles qui nécessitent un traitement parallèle, comme l'entraînement de modèles de deep learning. Les TPU sont optimisés pour des tâches spécialisées telles que l'entraînement de réseaux de neurones vastes et complexes, en particulier avec des volumes de données élevés.

Stockage et gestion de données

Le stockage et la gestion de données dans l'infrastructure d'IA doivent prendre en charge un accès à très haut throughput à de grands datasets pour éviter les goulots d'étranglement des données et garantir l'efficacité.

Le stockage objet est le support de stockage le plus courant pour l'IA, capable de contenir les quantités massives de données structurées et non structurées nécessaires aux systèmes d'IA. Elle est également facilement évolutive et rentable.

Le stockage par blocs offre un accès rapide, efficace et fiable, et il est plus coûteux. Il est idéal pour les données transactionnelles et les petits fichiers qui doivent être récupérés souvent, pour des charges de travail telles que les bases de données, les machines virtuelles et les applications hautes performances.

De nombreuses organisations s'appuient sur des lacs de données, qui sont des repositories centralisés utilisant le stockage d'objets et des formats ouverts pour stocker de grandes quantités de données. Les data lake peuvent traiter tous les types de données, y compris les données non structurées et semi-structurées telles que les images, les vidéos, les fichiers audio et les documents, ce qui est important pour les cas d'utilisation de l'IA.

Mise en réseau

Un réseau robuste est un élément essentiel de l'infrastructure d'IA. Les réseaux déplacent les énormes datasets nécessaires à l'IA rapidement et efficacement entre le stockage et le compute, évitant que les goulots d'étranglement de données ne perturbent les workflows d'IA. Des connexions à faible latence sont nécessaires pour l'entraînement distribué (où plusieurs GPU travaillent ensemble sur un seul modèle) et l'inférence en temps réel, le processus qu'un modèle d'IA entraîné utilise pour tirer des conclusions à partir de nouvelles données. Des technologies telles qu'InfiniBand, une norme d'interconnexion haute performance, et Ethernet à haut débit facilitent les connexions à grande vitesse pour une IA efficace, évolutive et fiable.

Stack logiciel

La technologie est également un élément clé de l'infrastructure d'IA. Les frameworks de ML tels que TensorFlow et PyTorch fournissent des composants et des structures prédéfinis pour simplifier et accélérer le processus de création, d'entraînement et de déploiement de modèles de ML. Les plateformes d'orchestration telles que Kubernetes coordonnent et gèrent les modèles d'IA, les pipelines de données et les ressources de calcul pour qu'ils fonctionnent ensemble comme un système unifié.

Les organisations utilisent également le MLOps (un ensemble de pratiques combinant le ML, le DevOps et l'ingénierie des données) pour automatiser et simplifier les workflows et les déploiements tout au long du cycle de vie du ML. Les plateformes MLOps rationalisent les workflows de développement et de déploiement de l'IA pour aider les organisations à commercialiser de nouveaux produits et services basés sur l'IA.

Déploiement cloud, on-premise ou hybride

L'infrastructure d'IA peut être déployée dans le cloud, on-premise ou via un modèle hybride, chaque option présentant des avantages différents. Les décideurs doivent prendre en compte divers facteurs, notamment les objectifs de l'organisation en matière d'IA, les modèles de charge de travail, le budget, les exigences de conformité et l'infrastructure existante.

• Les plateformes cloud telles qu'AWS, Azure et Google Cloud fournissent des ressources de calcul haute performance accessibles et à la demande. Elles offrent également une évolutivité quasi illimitée, aucun coût matériel initial et un écosystème de services d'IA gérés, libérant ainsi les équipes internes pour l'innovation.
• Les environnements on-premise offrent un meilleur contrôle et une sécurité renforcée. Elles peuvent être plus rentables pour des charges de travail prévisibles et stables qui utilisent pleinement le matériel détenu.
• De nombreuses organisations adoptent une approche hybride, combinant une infrastructure locale avec des ressources cloud pour gagner en flexibilité. Par exemple, elles peuvent utiliser le cloud pour la mise à l'échelle en cas de besoin ou pour des services spécialisés, tout en conservant les données sensibles ou réglementées sur site.

Charges de travail d'IA courantes et besoins en infrastructure

Diverses charges de travail d'IA imposent des exigences différentes en matière de compute, de stockage et de réseau. Il est donc essentiel de comprendre leurs caractéristiques et leurs besoins pour choisir la bonne infrastructure.

• Les charges de travail d'entraînement nécessitent une puissance de compute extrêmement élevée, car les grands modèles doivent traiter des datasets massifs, ce qui demande souvent des jours, voire des semaines, pour terminer un seul cycle d'entraînement. Ces charges de travail s'appuient sur des clusters de GPU ou des accélérateurs spécialisés, ainsi que sur un stockage haute performance et à faible latence pour assurer un flux de données constant.
• Les charges de travail d'inférence nécessitent beaucoup moins de calcul par requête, mais fonctionnent à un volume élevé, les applications en temps réel exigeant souvent des réponses en moins d'une seconde. Ces charges de travail exigent une haute disponibilité, un réseau à faible latence et une exécution efficace des modèles.
• L'IA générative et les grands modèles de langage (LLM) peuvent avoir des milliards, voire des milliers de milliards de paramètres, les variables internes que les modèles ajustent pendant le processus d'entraînement pour améliorer leur précision. Leur taille et leur complexité nécessitent une infrastructure spécialisée, notamment une orchestration avancée, des clusters de compute distribués et une mise en réseau à large bande passante.
• Les charges de travail de vision par informatique sont très gourmandes en GPU, car les modèles doivent effectuer de nombreux calculs complexes sur des millions de pixels pour le traitement d'images et de vidéos. Ces charges de travail nécessitent des systèmes de stockage à large bande passante pour gérer de grands volumes de données visuelles.

Construire votre infrastructure d'IA : étapes clés

La création de votre infrastructure d'IA nécessite un processus délibéré d'évaluation approfondie, de planification minutieuse et d'exécution efficace. Voici les étapes essentielles à suivre.

1. Évaluer les exigences : la première étape consiste à comprendre vos besoins en matière d'architecture d'IA en identifiant la manière dont vous allez utiliser l'IA. Définissez vos cas d'utilisation de l'IA, estimez les besoins en compute et en stockage et définissez des attentes budgétaires claires. Il est important de tenir compte d'attentes réalistes en matière de calendrier. La mise en œuvre d'une infrastructure d'IA peut prendre de quelques semaines à un an, voire plus, en fonction de la complexité du projet.
2. Concevoir l'architecture : Ensuite, vous créerez le plan directeur du fonctionnement de vos systèmes d'IA. Décidez de déployer dans le cloud, on-premise ou en mode hybride, choisissez votre approche en matière de sécurité et de conformitéet sélectionnez les fournisseurs.
3. Mise en œuvre et intégration : au cours de cette phase, vous construirez votre infrastructure et validerez que tout fonctionne ensemble comme prévu. Installez les composants choisis, connectez-les aux systèmes existants et effectuez des tests de performance et de compatibilité.
4. Monitoring et optimisation : le monitoring continu aide à maintenir la fiabilité et l'efficacité du système au fil du temps. Suivez en permanence les métriques de performance, ajustez la capacité en fonction de la croissance des charges de travail et affinez l'utilisation des ressources pour maîtriser les coûts.

Considérations sur les coûts courants et optimisation

Les coûts de fonctionnement sont un facteur majeur dans l'exploitation de l'infrastructure d'IA, allant d'environ 5 000 $ par mois pour les petits projets à plus de 100 000 $ par mois pour les systèmes d'entreprise. Cependant, chaque projet d'IA est unique et l'estimation d'un budget réaliste nécessite de prendre en compte un certain nombre de facteurs.

Les dépenses de compute, de stockage, de mise en réseau et de services gérés sont un élément important dans la planification de votre budget. Parmi celles-ci, le compute, en particulier les heures de GPU, représente généralement la plus grande dépense. Les coûts de stockage et de transfert de données peuvent fluctuer en fonction de la taille du dataset et des charges de travail du modèle.

Le coût des services cloud est un autre domaine à explorer. Les modèles de Tarifs cloud varient et offrent différents avantages pour différents besoins. Les options comprennent :

• Le paiement à l'utilisation offre une flexibilité pour les charges de travail variables.
• Les instances réservées offrent des tarifs réduits en échange d'engagements à plus long terme.
• Les instances Spot permettent de réaliser des économies significatives pour les charges de travail qui peuvent tolérer des interruptions.

Les coûts cachés peuvent faire gonfler les budgets s'ils ne sont pas gérés activement. Par exemple, le transfert de données hors des plateformes cloud peut déclencher des frais de sortie de données, et les Ressources inactives doivent être payées même lorsqu'elles ne sont pas utilisées. À mesure que les équipes itèrent sur les modèles, en exécutant souvent plusieurs essais simultanément, le surcoût de l'expérimentation peut augmenter. Le monitoring de ces facteurs est essentiel pour une infrastructure d'IA rentable.

Les stratégies d'optimisation peuvent aider à améliorer l'efficacité tout en maîtrisant les coûts. selon les besoins :

• Le dimensionnement correct garantit que les ressources correspondent aux besoins de la charge de travail.
• La mise à l'échelle automatique ajuste la capacité automatiquement en fonction de l'évolution de la demande.
• Une gestion efficace de données réduit les coûts de stockage et de transfert inutiles.
• Les instances Spot réduisent les dépenses de compute en utilisant la capacité excédentaire d'un fournisseur à un prix très réduit, mais leur utilisation peut être interrompue avec un court préavis lorsque le fournisseur a de nouveau besoin de cette capacité.

Bonnes pratiques pour l'infrastructure d'IA

La planification et la mise en œuvre d'une infrastructure d'IA sont un projet d'envergure, et les détails peuvent faire la différence. Voici quelques bonnes pratiques à garder à l'esprit.

• Commencer petit et monter en charge: commencez par des projets pilotes avant d'investir dans une construction à grande échelle afin de réduire les risques et d'assurer le succès à long terme.
• Donner la priorité à la sécurité et à la conformité : la protection des données est essentielle pour la confiance et la conformité légale. Utilisez un chiffrement fort, appliquez des contrôles d'accès et intégrez la conformité avec les réglementations telles que GDPR ou HIPAA.
• Surveiller les performances : suivez les indicateurs clés tels que l'utilisation du GPU, le temps d'entraînement, la latence d'inférence et les coûts globaux pour comprendre ce qui fonctionne et où des améliorations sont nécessaires.
• Planifier la mise à l'échelle: utilisez des politiques de mise à l'échelle automatique et la planification de la capacité pour garantir que votre infrastructure peut évoluer pour s'adapter à l'augmentation de la charge de travail.
• Choisissez judicieusement vos fournisseurs : le prix ne fait pas tout. Il est important d'évaluer les fournisseurs d'infrastructure en fonction de la manière dont ils prennent en charge votre cas d'utilisation spécifique.
• Maintenir la documentation et la gouvernance : conservez des registres clairs des expérimentations, des configurations et des workflows afin que les processus et les résultats puissent être facilement reproduits et les workflows rationalisés.

Défis courants et solutions

Comme tout projet d'envergure, la création d'une infrastructure d'IA peut comporter des défis et des obstacles. Voici quelques scénarios à garder à l'esprit :

• Sous-estimation des besoins en stockage. Le stockage est essentiel aux opérations d'IA. Prévoyez un taux de croissance des données de cinq à dix fois pour prendre en charge l'expansion des datasets, les nouvelles charges de travail et le versionnage sans avoir à procéder à de fréquentes réarchitectures.
• Sous-utilisation des GPU : les goulots d'étranglement des données peuvent entraîner l'inactivité ou la sous-utilisation des GPU, même si vous continuez à les payer. Évitez cela en optimisant les pipelines de données et en utilisant un traitement par batch efficace pour garantir que les GPU restent occupés.
• Dépassements de coûts : les coûts de l'infrastructure d'IA peuvent facilement augmenter si vous n'y prêtez pas attention. Mettez en œuvre des outils de monitoring, utilisez des instances Spot lorsque cela est possible et activez la mise à l'échelle automatique pour maintenir l'utilisation des Ressources alignée sur la demande.
• Manque de compétences : l'infrastructure d'IA la plus avancée a toujours besoin de personnes qualifiées pour vous aider à atteindre vos objectifs en matière d'IA. Investissez dans la formation interne, tirez parti des services gérés et faites appel à des consultants si nécessaire pour combler les lacunes en matière d'expertise.
• Complexité de l'intégration : parfois, la nouvelle infrastructure d'IA peut ne pas bien fonctionner avec les systèmes existants. Start par des APIs bien documentées et utilisez une approche progressive pour multiplier les succès au fur et à mesure.

Conclusion

Le succès des initiatives d'IA dépend d'une infrastructure capable d'évoluer au même rythme que les progrès de l'IA. Les organisations peuvent soutenir des opérations d'IA efficaces et une amélioration continue grâce à une stratégie d'architecture d'IA réfléchie et à des bonnes pratiques. Une base bien conçue permet aux organisations de se concentrer sur l'innovation et de passer en toute confiance de l'expérimentation de l'IA à un impact concret.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que l'infrastructure d'IA ?
L'infrastructure d'IA désigne une combinaison de systèmes matériels, logiciels, réseau et de stockage conçus pour prendre en charge les charges de travail d'IA.

Ai-je besoin de GPU pour l'IA ?
Les GPU sont essentiels pour l'entraînement de l'IA et l'inférence haute performance, mais l'IA de base et certains modèles plus petits peuvent s'exécuter sur des CPU.

Cloud ou on-premise pour l'infrastructure d'IA ?
Choisissez le cloud pour la flexibilité et la mise à l'échelle rapide, l'on-premise pour le contrôle et les charges de travail prévisibles, et l'hybride lorsque vous avez besoin des deux.

Combien coûte une infrastructure d'IA ?
Les coûts dépendent des besoins en compute, de la taille des données et du modèle de déploiement. Ils peuvent aller de quelques milliers de dollars pour de petites charges de travail dans le cloud à des millions pour de grands systèmes d'IA.

Quelle est la différence entre l'infrastructure d'entraînement et l'infrastructure d'inférence ?
L'entraînement nécessite de grandes quantités de compute et de data throughput, tandis que l'inférence se concentre sur un compute stable, une faible latence et l'accessibilité pour les utilisateurs finaux.

Combien de temps faut-il pour construire une infrastructure d'IA ?
La mise en œuvre d'une infrastructure d'IA peut prendre de quelques semaines à un an, voire plus, en fonction de la complexité du projet.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original