Au-delà de l’IA : Vers une conscience artificielle – Partie 2

Au-delà du battage médiatique autour de l’intelligence artificielle (IA) dans l’entreprise se trouve la prochaine étape : la conscience artificielle. Le premier article de cette série pratique d’innovation en matière d’IA décrivait les exigences de cette technologie., qui a approfondi la puissance de calcul, la capacité de base nécessaire pour activer la conscience artificielle. Cet article examine les technologies et les exigences de contrôle et de stockage qui sont non seulement nécessaires au déploiement de l’IA en entreprise, mais également essentielles pour atteindre l’état de conscience artificielle.

Contrôler une puissance de calcul sans précédent

Même si la conscience artificielle est impossible sans une augmentation spectaculaire des capacités de calcul, cela ne constitue qu’une partie du défi. Les organisations doivent exploiter cette puissance de calcul avec les nœuds de plan de contrôle appropriés, l’épine dorsale familière des clusters de serveurs haute disponibilité nécessaires pour fournir cette puissance. Ceci est essentiel pour gérer et orchestrer efficacement des environnements informatiques complexes.

L’utilisation de serveurs 2u standard dotés d’un ensemble de spécifications robustes garantit la fiabilité et les performances nécessaires aux opérations critiques. Cependant, chaque serveur de ce cluster doit être équipé d’au moins 256 Go de mémoire DDR5 et d’un lecteur NVMe PCIe gen5 de 750 Go pour un traitement et un stockage rapides des données. De plus, le plan de contrôle doit inclure le DPU approprié pour des fonctions de réseau et de sécurité améliorées, ainsi qu’un contrôleur suffisamment puissant pour fournir des capacités de gestion avancées. Pour prendre en charge efficacement une gamme de services essentiels, notamment les nœuds Base Command Manager, les nœuds principaux SLURM et les nœuds du plan de contrôle Kubernetes, un minimum de 7 nœuds par locataire est recommandé.

Cette configuration garantit une infrastructure résiliente et évolutive, capable de répondre aux exigences de charge de travail informatique liées au traitement et à la prise de décision en temps réel, mais offrant également la flexibilité nécessaire pour s’adapter à des environnements évolutifs et à des tâches plus complexes. En termes simples, les entreprises doivent déployer une technologie de mémoire avancée ainsi qu’une technologie d’interconnexion de pointe pour éviter les goulots d’étranglement et continuer à faire évoluer le calcul pour les charges de travail d’IA.

Stocker une augmentation exponentielle des données

Enfin, à côté de la structure informatique se trouve une architecture de système de stockage méticuleusement conçue pour répondre aux exigences rigoureuses des environnements informatiques hautes performances. Cette architecture intègre un assemblage stratégique de types de serveurs répartis sur 10 racks pour garantir des performances et une évolutivité optimales. Chaque rack est judicieusement composé de quatre serveurs Vector, huit serveurs de calcul et 12 serveurs de stockage, tous configurés pour créer une infrastructure robuste et adaptable capable de gérer et de traiter efficacement un large éventail d’opérations gourmandes en données. Les serveurs de stockage disposent d’une configuration à socket unique, de 64 Go de mémoire, d’un lecteur de démarrage NVMe de 960 Go et d’un impressionnant stockage SSD NVMe de 61,44 To, conçu pour une vitesse et une fiabilité exceptionnelles. En revanche, les serveurs de calcul sont basés sur le même serveur mais dans une configuration à deux sockets avec 30,72 To de stockage SSD NVMe, mettant l’accent sur la puissance de traitement. L’architecture de stockage est complétée par des serveurs Vector avec 128 Go de mémoire, un disque de démarrage de 960 Go et 30,72 To de stockage SSD NVMe, ce qui les rend parfaitement adaptés aux calculs vectoriels complexes.

Matériel doit diriger pour que les algorithmes puissent suivre

Pour réaliser des systèmes capables de prendre conscience de la conscience artificielle, il faudra les algorithmes les plus avancés que l’industrie ait jamais vus, mais les organisations doivent se doter du matériel adéquat avant même de pouvoir penser au logiciel d’IA nécessaire. Cela signifie non seulement adapter le calcul aux charges de travail d’IA sans précédent nécessaires pour atteindre une conscience artificielle, mais également être capable de contrôler cette puissance et d’accéder et de stocker rapidement une augmentation exponentielle des données qui alimentent le système d’IA. Une fois le cadre matériel d’IA en place, une entreprise est prête à poursuivre son parcours vers la mise en œuvre des piles logicielles avancées et des services stratégiques qui rendront opérationnelle cette technologie transformationnelle.

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