L’intelligence artificielle (IA) devient rapidement la pierre angulaire de l’analyse commerciale, permettant aux entreprises de générer de la valeur à partir des ensembles de données sans cesse croissants générés par les processus commerciaux d’aujourd’hui. Dans le même temps, le volume et la vitesse des données exigent un calcul haute performance (HPC) pour fournir la puissance nécessaire pour former efficacement les IA, faire des inférences IA et exécuter des analyses. Selon Recherche Hypérionl’IA compatible HPC, en croissance de plus de 30 %, devrait représenter un marché de 3,5 milliards de dollars en 2024.
Cette confluence croissante du HPC et de l’IA est portée par les entreprises et les organisations qui affûtent leur avantage concurrentiel sur le marché mondial à mesure que la transformation numérique s’accélère et passe au niveau supérieur grâce aux processus de transformation informatique.
« Nous constatons une augmentation de l’IA compatible HPC, car elle extrait et affine les données plus rapidement et avec plus de précision. Cela conduit naturellement à des informations plus rapides et plus riches, permettant à leur tour de meilleurs résultats commerciaux et facilitant de nouvelles percées et une meilleure différenciation des produits et services tout en générant de plus grandes économies », a déclaré Mike Yang, président de Quanta Cloud Technology, mieux connu sous le nom de QCT.
Alors que le HPC et l’IA devraient profiter à la plupart des industries, les domaines de la santé, de la fabrication, de l’enseignement supérieur et de la recherche (HER) et de la finance sont peut-être les plus gagnants en raison de la nature à haute intensité des charges de travail impliquées.
L’application de l’IA compatible HPC dans les domaines du séquençage de nouvelle génération, de l’imagerie médicale et de la dynamique moléculaire a le potentiel d’accélérer la découverte de médicaments et d’améliorer les procédures et les résultats des soins aux patients. Dans la fabrication, l’analyse par éléments finis, la vision par ordinateur, l’automatisation de la conception électronique et la conception assistée par ordinateur sont facilitées par l’IA et le HPC pour accélérer le développement de produits, tandis que l’analyse générée à partir des données de l’Internet des objets (IoT) peut rationaliser les chaînes d’approvisionnement et améliorer la maintenance prédictive. régimes et automatiser les processus de fabrication. HER utilise la technologie pour explorer des domaines tels que l’analyse dynamique de la structure, la prévision météorologique, la dynamique des fluides et la chimie quantique dans une quête continue pour résoudre des problèmes mondiaux tels que le changement climatique et réaliser des percées et une exploration plus approfondie grâce à la cosmologie et à l’astrophysique.
Optimisation des charges de travail HPC et IA
Les algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique (ML) qui sous-tendent ces avancées commerciales et scientifiques sont devenus beaucoup plus complexes, fournissant des résultats plus rapides mais plus précis, mais au prix d’une puissance de calcul beaucoup plus importante. Le principal défi auquel les organisations sont désormais confrontées est de créer des charges de travail convergées HPC, IA, IA compatible HPC et HPC-AI, tout en réduisant le temps de mise en œuvre des projets. En fin de compte, cela permettra aux chercheurs, ingénieurs et scientifiques de se concentrer pleinement sur leurs recherches.
Le support informatique devrait également gérer activement son infrastructure HPC et IA, en tirant parti du bon outil de profilage pour optimiser les charges de travail HPC et IA. Une infrastructure HPC/IA optimisée doit fournir les bonnes ressources au bon moment pour les chercheurs et les développeurs afin d’accélérer les processus de calcul.
En outre, la compréhension des demandes de charge de travail et l’optimisation des performances aident le service informatique à éviter une charge de travail supplémentaire et une main-d’œuvre supplémentaire pour le réglage fin, ce qui réduit considérablement le coût total de possession (TCO). Pour optimiser efficacement et rapidement les charges de travail HPC et IA, les entreprises peuvent envisager les étapes suivantes :
- Identifier les principales applications et données de charge de travail utilisées par le client, ainsi que les attentes et les points faibles du client
- Concevoir l’infrastructure et créer le cluster, en veillant à ce que la pile matérielle et logicielle puisse prendre en charge les charges de travail
- Continuer le processus de toujours ajuster et affiner
QCT s’appuie sur l’outil de profilage d’Intel Intel Granulate gProfiler pour révéler le comportement de la charge de travail avant d’exploiter sa propre expertise approfondie pour analyser le comportement et concevoir un plan de réglage fin pour aider à l’optimisation. Grâce à ce processus, les entreprises peuvent garantir un déploiement rapide, une gestion simplifiée et des intégrations optimisées, le tout à moindre coût.
L’IA continue d’offrir des solutions transformationnelles aux entreprises et aux organisations, mais la complexité croissante des ensembles de données et des algorithmes entraîne une demande accrue de HPC pour permettre ces charges de travail gourmandes en énergie. L’optimisation de la charge de travail améliore efficacement le processus et, au cœur de celui-ci, permet aux professionnels de leurs domaines de se concentrer sur leurs recherches pour favoriser les percées de l’industrie et accélérer l’innovation.
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