Comment les responsables informatiques peuvent adapter et maintenir leur infrastructure d’IA grâce à l’aide de NVIDIA® et de CDW

Qu’il s’agisse de créer une pile technologique intégrée, de travailler avec des modèles d’IA ou de permettre aux équipes informatiques d’acquérir des compétences en IA, les priorités suivantes sont les plus importantes pour les dirigeants des TI.

L’infrastructure requise pour déployer un projet de l’IA couvre souvent plusieurs ressources informatiques. Cela comprend notamment les serveurs haut de gamme, le stockage de données numériques, les services infonuagiques et les composants logiciels.

Une organisation peut choisir de posséder la pile technologique complète, des serveurs aux logiciels, ou de consommer différents composants en tant que services disparates.

Une stratégie d’infrastructure holistique vise à construire une pile technologique intégrée verticalement où toutes les ressources informatiques nécessaires sont connectées de façon transparente. Cela permet aux équipes informatiques de construire une plateforme robuste afin de lancer des initiatives d’IA sans se soucier des défis de performance ou de connectivité.

Que vous utilisiez des services d’IA comme API ou que vous formiez vos propres modèles, l’infrastructure soutenant votre projet de l’IA devrait fonctionner en tandem avec d’autres composants.

Cette approche intègre les avantages suivants à votre projet de l’IA :

• Prêt pour la mise à l’échelle – Faciliter la mise à l’échelle future du projet vers un plus grand nombre d’utilisateurs sans réaménagement de l’infrastructure sous-jacente
• Déploiement efficace des modèles – Déployer et expérimenter de nouveaux modèles afin d’atteindre une performance optimale pour les cas d’utilisation prévus
• Répartition plus simple des ressources – Surveiller et configurer les ressources TI de façon centralisée afin de mieux contrôler les coûts et prévoir le coût du cycle de vie (CCV)
• Contrôle de la conformité et de la sécurité – Obtenir une meilleure sécurité grâce à une infrastructure qui comporte moins d’échappatoires et de vulnérabilités

Le modèle de déploiement fait référence à la façon dont l’infrastructure sous-jacente est configurée et joue un rôle essentiel dans l’activation d’un projet de l’IA.

La plupart des organisations achètent le matériel nécessaire pour exécuter des projets d'IA localement ou utilisent des services en nuage pour gérer les charges de travail de calcul intensif. Le bon choix pour votre projet peut être déterminé en comprenant vos coûts, vos besoins informatiques, vos restrictions en matière de sécurité et votre vision à long terme.

Les trois principaux modèles de déploiement sont décrits ci-dessous.

Les projets d’IA prospèrent grâce à des innovations modernes comme les jeux de puces de traitement parallèles qui surpassent les processeurs classiques pour les tâches d’IA. Au fur et à mesure que votre initiative d’IA arrive à maturité, il vaut la peine d’envisager l’acquisition de jeux de puces plus rapides qui permettent de bénéficier d’une puissance de traitement significativement plus élevée.

Une architecture basée sur un processeur graphique (UTG) peut accélérer les tâches liées à l’entraînement des modèles, au traitement du langage naturel et à la reconnaissance des images, lesquels sont toutes des cas d’utilisation de l’IA de base.

Nos partenaires chez NVIDIA offrent des services d’infrastructure d’IA spécialisés qui peuvent aider les organisations à répondre à leurs besoins informatiques. Leurs modèles d’agent NIM™ de NVIDIA sont des microservices d’inférence qui fournissent une pile d’inférence complète destinée au déploiement en production de modèles communautaires à code source ouvert, de modèles personnalisés et de modèles AI Foundation de NVIDIA.

La solution peut réduire le coût du cycle de vie (CCV) pour les projets avec des exigences de calcul d’IA de pointe en passant à une architecture API consommable.

Avec le rythme sans précédent auquel les technologies de l’IA se développent, de nombreuses organisations font face à des pénuries de compétences nécessaires à la gestion des projets de l’IA.

La gestion d’initiatives complexes d’IA qui tirent parti d’un mélange d’offres de nuage et de plateforme-service (PaaS) nécessite souvent l’intervention de professionnels compétents comptant des années d’expérience. Les directeurs des TI doivent se concentrer sur la formation de leurs équipes afin d’améliorer leurs compétences de base en IA et sur la croissance de leur bassin de talents en IA grâce à des programmes d’embauche dédiés.

Les organisations qui ont besoin d’experts de l’industrie pour des projets de l’IA plus importants peuvent s’associer à CDW Canada pour obtenir des conseils sur les aspects techniques cruciaux. Nos experts en IA peuvent aider les organisations à trouver, construire et gérer la bonne infrastructure de l’IA dès le début.

Lorsque vous dirigez un projet de l’IA dans votre organisation, il est essentiel de développer une vision à long terme. Au fur et à mesure que les organisations achètent l’infrastructure nécessaire, elles comparent souvent le coût du cycle de vie (CCV) avec le rendement du capital investi (RCI) total dont elle bénéficiera pendant la durée du projet.

Par exemple, le choix d’une infrastructure pilotée par API pour les charges de travail de l’IA de base peut offrir un coût du cycle de vie (CCV) inférieur à long terme par rapport à l’achat d’un serveur d’inférence haute capacité. Si la vision du projet est d’accroître les capacités de l’IA et de construire une infrastructure modulaire, les API peuvent aider les équipes informatiques à surmonter la complexité à long terme.

En même temps, si le projet nécessite un entraînement et une amélioration des modèles de l’IA au fil des ans, un serveur local à haute capacité offrirait un meilleur rendement du capital investi (RCI).

L’accent devrait être mis sur l’équilibre entre le coût du cycle de vie (CCV) et le rendement du capital investi (RCI) prévu de l’infrastructure dans laquelle l’organisation souhaite investir. C’est pourquoi il est essentiel de comprendre l’ampleur et la morphologie du projet de l’IA.

En tirant parti des solutions informatiques de l’IA avancées de NVIDIA et de l’expertise de CDW dans la conception et la gestion des technologies de l’IA, les organisations peuvent construire une infrastructure d’IA durable.

Nos partenaires chez NVIDIA permettent aux organisations de construire une infrastructure de l’IA évolutive et durable en simplifiant le déploiement de l’IA, en assurant une fiabilité de niveau entreprise et en offrant la flexibilité d’exécuter des charges de travail de l’IA n’importe où.

Principales offres d’infrastructure de l’IA de NVIDIA

• NIM de NVIDIA – Une architecture de microservices d’inférences qui accélère le délai de déploiement en fournissant des modèles de l’IA prêts pour la production dans des conteneurs logiciels, accessibles via des API standard de l’industrie. 
• NeMo™ de NVIDIA − Une plateforme permettant de développer des applications de l’IA personnalisées à l’aide de techniques comme l’entraînement des modèles, la génération améliorée par récupération d'information (GARI), etc.
• Modèles des agents NIM – Des flux de travail de l’IA préformés pour des cas d’utilisation spécifiques qui peuvent être utilisés pour configurer rapidement les services NVIDIA selon les données et les besoins organisationnels.

Ces offres sont soutenues par la prise en charge d’applications de niveau entreprise de NVIDIA qui garantissent que les organisations font face à une complexité minimale. L’écosystème AI Enterprise de NVIDIA est construit de manière à promouvoir une gestion holistique et une compatibilité grâce à de multiples modèles de déploiement.

Les experts en IA de CDW collaborent avec NVIDIA de façon à transmettre la puissance de ces solutions à votre organisation. Nous participons à l’ensemble du parcours de l’IA pour vous aider à formaliser les cas d’utilisation, à sélectionner la solution adéquate et à la configurer conformément à votre architecture de données.

Nos capacités couvrent une gamme diversifiée de solutions NVIDIA incluant les flux de travail Pro Visualization, AI Compute utilisant la plateforme NVIDIA DGX™ et les cas d’utilisation de la virtualisation avec le logiciel vGPU de NVIDIA.