NVIDIA met en avant les performances par watt comme mesure clé de l'infrastructure d'IA

L'IA impose de nouvelles exigences aux systèmes informatiques modernes. Des grands modèles de langage à la génération d'images et aux services automatisés, de nombreuses tâches d'IA nécessitent une grande puissance de traitement, surtout lorsqu'elles sont utilisées par de nombreuses personnes simultanément.

NVIDIA met l'accent sur une idée simple mais importante : les performances par watt. Au lieu de ne considérer que la vitesse d'un système, cette mesure évalue la quantité de travail utile que le système peut accomplir pour l'électricité qu'il consomme.

Ce que signifie la performance par watt

La performance par watt est un moyen de comparer l'efficacité informatique. Un système avec une meilleure performance par watt peut accomplir plus de travail en utilisant la même quantité d'électricité, ou accomplir le même travail en utilisant moins d'électricité.

Pour l'infrastructure d'IA, cela est important car les systèmes d'IA peuvent exécuter des charges de travail très exigeantes. L'entraînement de modèles d'IA, l'exécution d'assistants d'IA, la génération de contenu et le traitement de grandes quantités de données nécessitent tous des ressources de calcul. Si ces ressources ne sont pas efficaces, la consommation d'énergie peut devenir une limitation majeure.

Cela ne signifie pas que les performances brutes sont sans importance. Des systèmes rapides sont toujours nécessaires pour les travaux d'IA avancés. L'idée est que la vitesse et la consommation d'énergie doivent être considérées ensemble, en particulier dans les grands centres de données.

Pourquoi les charges de travail d'IA exercent une pression sur l'infrastructure

L'IA a dépassé le stade des petites expériences et est désormais utilisée dans les logiciels quotidiens, les outils professionnels, les applications créatives, les systèmes de recherche et les services cloud. Cela crée un besoin constant de systèmes capables de traiter les requêtes d'IA rapidement et de manière fiable.

Il existe deux grandes catégories de travail d'IA à comprendre. L'entraînement est le processus de construction ou d'amélioration d'un modèle d'IA à l'aide de grandes quantités de données. L'inférence est ce qui se produit lorsqu'un modèle entraîné répond à une invite, crée une image, résume du texte ou effectue une autre tâche pour un utilisateur.

Les deux peuvent être exigeants, mais l'inférence devient particulièrement importante lorsque les services d'IA sont utilisés à grande échelle. Une seule requête utilisateur peut sembler simple, mais des millions de requêtes peuvent créer une charge de calcul importante.

C'est pourquoi l'amélioration de l'efficacité ne consiste pas seulement à économiser de l'énergie dans une seule machine. Il s'agit de s'assurer que les grands systèmes d'IA peuvent se développer sans dépendre uniquement de plus d'électricité et de plus de matériel.

L'efficacité est plus que le seul GPU

Beaucoup de gens associent le calcul d'IA aux GPU, et les GPU constituent une part importante de l'accélération d'IA moderne. Cependant, l'accent mis par NVIDIA sur l'efficacité de l'infrastructure d'IA est plus large qu'un seul composant.

Un système d'IA complet comprend des processeurs, des accélérateurs, de la mémoire, du stockage, des réseaux, du refroidissement et des logiciels. Si une partie du système est inefficace ou crée un goulot d'étranglement, l'ensemble du système peut utiliser plus d'énergie que nécessaire pour accomplir le même travail.

Le réseau est particulièrement important dans les grands systèmes d'IA, car de nombreux processeurs peuvent avoir besoin de travailler ensemble. Si les données ne peuvent pas circuler efficacement entre les parties du système, les performances peuvent chuter et de l'énergie peut être gaspillée pendant que le matériel attend des informations.

Le logiciel joue également un rôle majeur. Un logiciel optimisé peut aider le matériel à rester occupé, à réduire les étapes inutiles et à accomplir les tâches d'IA plus efficacement. C'est l'une des raisons pour lesquelles l'infrastructure d'IA est souvent discutée comme une pile complète, plutôt que comme des pièces de matériel séparées.

Comment une meilleure efficacité aide les centres de données

Les centres de données ont des limites pratiques. Ils doivent prendre en compte la puissance disponible, la capacité de refroidissement, l'espace physique et les coûts d'exploitation. Lorsque la demande d'IA augmente, ces limites deviennent plus importantes.

L'amélioration des performances par watt peut aider les centres de données à obtenir plus de production d'IA de l'infrastructure qu'ils possèdent déjà. Cela peut également être utile lors de la planification de nouveaux systèmes, car l'efficacité affecte la quantité de travail total qu'une installation peut prendre en charge dans son budget énergétique.

Ceci est particulièrement pertinent pour les entreprises qui exécutent des services d'IA 24h/24 et 7j/7. Un système qui semble puissant sur le papier peut ne pas être le meilleur choix s'il utilise l'énergie de manière inefficace pour le travail effectué.

Pour l'infrastructure d'IA, l'objectif n'est pas simplement d'ajouter plus de machines. L'objectif est d'exécuter les bonnes machines de la bonne manière, avec des logiciels et une conception de système qui utilisent mieux la puissance disponible.

Ce que cela signifie pour le développement de l'IA

À mesure que les modèles et applications d'IA deviennent plus complexes, les développeurs et les équipes d'infrastructure doivent réfléchir attentivement à l'efficacité. Un modèle qui nécessite trop de calculs pour être servi peut être difficile à exécuter à grande échelle, même s'il fonctionne bien en phase de test.

Une meilleure performance par watt peut soutenir un déploiement d'IA plus pratique. Elle peut faciliter la fourniture de fonctionnalités d'IA à un plus grand nombre d'utilisateurs, l'exécution plus cohérente des charges de travail et la gestion des demandes énergétiques du calcul à grande échelle.

Cela n'élimine pas le besoin d'une planification minutieuse. L'infrastructure d'IA nécessite toujours le bon matériel, les bons logiciels, la bonne conception de centre de données et la bonne expérience opérationnelle. Mais l'efficacité offre aux organisations plus de flexibilité pour décider comment construire et faire évoluer les systèmes d'IA.

Comment cela se connecte à l'informatique quotidienne

La plupart des utilisateurs de PC ne construisent pas de grands centres de données d'IA. Cependant, la même idée de base s'applique aux ordinateurs personnels : un matériel efficace peut offrir de meilleures performances sans chaleur excessive ni consommation d'énergie inutile.

Les joueurs et les constructeurs de PC y pensent déjà lorsqu'ils choisissent des processeurs, des GPU, des alimentations et des systèmes de refroidissement. Un composant puissant est utile, mais il doit également respecter les limites de puissance et thermiques du système.

Les fonctionnalités d'IA apparaissent également dans de plus en plus de logiciels grand public. À mesure que ces outils se généraliseront, un traitement efficace sera important non seulement dans les centres de données cloud, mais aussi dans les ordinateurs de bureau, les ordinateurs portables et les stations de travail.

Une façon simple de penser à la tendance

La croissance de l'IA fait de l'efficacité un élément central des discussions informatiques. Un matériel plus rapide est toujours important, mais la quantité de travail effectuée par watt devient tout aussi significative pour les systèmes d'IA à grande échelle.

L'accent mis par NVIDIA sur la performance par watt reflète un changement plus large dans la façon dont l'infrastructure d'IA est évaluée. L'avenir de l'informatique d'IA ne consiste pas seulement à faire plus de travail, mais à le faire de manière plus efficace et pratique.

Article original et image : https://blogs.nvidia.com/blog/performance-per-watt-ai-infrastructure-efficiency/