L’IA et la RA entraînent la demande de données – Le matériel open source répond au défi

Les données sont le sang vital de l’économie numérique, et à mesure que de nouvelles technologies émergent et évoluent, la demande de débits de transfert de données plus rapides, de latences plus faibles et d’une puissance de calcul plus élevée dans les centres de données augmente de manière exponentielle. De nouvelles technologies poussent les limites de la transmission et du traitement des données, et l’adoption de technologies open source peut aider les exploitants de centres de données à maximiser leurs opérations actuelles et à se préparer pour l’avenir. Voici quelques exemples de technologies qui entraînent la demande de calcul haute performance et de la manière dont les technologies open source, les communautés et les normes aident à répondre à cette demande à grande échelle de manière durable.

Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (AA) révolutionnent divers domaines tels que le traitement automatique des langues naturelles, la vision par ordinateur, la reconnaissance automatique de la parole, les systèmes de recommandation et les voitures autonomes. L’IA et l’AA permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir des données et d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine.

Cependant, l’IA et l’AA nécessitent également de grandes quantités de données et de puissance de calcul pour former et exécuter des modèles et des algorithmes complexes. Par exemple, GPT-3, l’un des modèles de langage naturel les plus avancés au monde, comporte 175 milliards de paramètres et a été formé sur 45 téraoctets de données textuelles. Pour traiter de tels grands ensembles de données et modèles de manière efficace, les applications d’IA et d’AA nécessitent des systèmes de calcul haute performance (HPC) qui peuvent fournir des débits de transfert de données rapides, des latences faibles et une puissance de calcul élevée.

L’une des tendances émergentes dans le domaine du HPC est d’utiliser des processeurs spécialisés tels que les GPU ou les TPU qui sont optimisés pour le traitement parallèle et les opérations matricielles courantes dans les charges de travail d’IA et d’AA. Par exemple, le processeur Grace CPU de NVIDIA est un nouveau processeur conçu spécifiquement pour les applications HPC qui utilise la technologie GPU de NVIDIA pour fournir une performance pouvant aller jusqu’à 10 fois supérieure à celle des CPU x86 actuels. Le processeur Grace CPU prend également en charge des interconnexions rapides telles que NVLink qui permettent des débits de transfert de données élevés entre les CPU et les GPU.

Réalité Augmentée et Réalité Virtuelle

L’Apple Vision Pro a fait des vagues lors de sa présentation. La réalité augmentée (RA) et la réalité virtuelle (RV) sont deux des technologies les plus immersives et interactives qui transforment diverses industries telles que le divertissement, l’éducation, les soins de santé et la fabrication. La RA superpose des informations numériques sur le monde réel, tandis que la RV crée un environnement entièrement simulé que les utilisateurs peuvent expérimenter à l’aide d’un casque.

Cependant, ces technologies posent également des défis importants pour le transfert et le traitement des données. En raison de sa sortie récente, les détails sur l’Apple Vision Pro sont encore en attente. D’autres casques RV sont disponibles depuis un certain temps, nous pouvons donc faire certaines suppositions. Par exemple, les casques RV tels que l’Oculus Quest 2 nécessitent une connexion à haute vitesse à un PC ou à un serveur cloud pour diffuser du contenu vidéo et audio de haute qualité, ainsi que des données de suivi et de saisie provenant du casque et des contrôleurs. Le débit vidéo, qui est la quantité de données transférées par seconde, dépend de la vitesse à laquelle le GPU peut encoder le signal sur le côté PC ou serveur, et de la vitesse à laquelle le processeur du casque peut décoder le signal sur le côté du casque.

Selon Oculus, le débit vidéo recommandé pour la diffusion RV est compris entre 150 Mbps et 500 Mbps, en fonction de la résolution et du taux d’images par seconde. Cela signifie que la diffusion RV nécessite un débit de transfert de données beaucoup plus élevé que d’autres activités en ligne telles que la navigation Web ou la diffusion de musique. De plus, la diffusion RV nécessite également une faible latence, qui est le temps qu’il faut pour qu’un signal se déplace d’un point à un autre. Une latence élevée peut provoquer des problèmes de synchronisation ou des nausées.

La latence dépend de plusieurs facteurs tels que la vitesse du réseau, la distance entre les appareils et les algorithmes de codage et de décodage. Selon Oculus, la latence idéale pour la diffusion RV est inférieure à 20 millisecondes. Cependant, atteindre ce niveau de performance n’est pas facile, en particulier sur des connexions sans fil telles que Wi-Fi ou 5G.

Technologies Open Source pour l’Optimisation des Centres de Données

À mesure que de nouvelles technologies entraînent la demande de débits de transfert de données plus rapides, de latences plus faibles et de puissance de calcul plus élevée dans les centres de données, les exploitants de centres de données sont confrontés à plusieurs défis tels que la consommation d’énergie croissante, les exigences de refroidissement nouvelles, l’utilisation de l’espace, les coûts d’exploitation et un rythme rapide d’innovation et de renouvellement du matériel. Pour relever ces défis, les exploitants de centres de données doivent optimiser leur infrastructure actuelle et adopter de nouvelles normes et technologies qui peuvent améliorer leur efficacité et leur scalabilité.

C’est l’objectif du projet Open19, une initiative de l’Alliance pour l’Infrastructure Durable et Évolutiv qui fait maintenant partie de la fondation Linux. Le projet Open19 est une norme ouverte pour le matériel de centre de données basée sur des facteurs de forme communs et qui fournit une distribution de puissance de nouvelle génération hautement efficace, des composants réutilisables et des opportunités pour les interconnexions à haute vitesse émergentes. La mission de l’Alliance pour l’Infrastructure Durable et Évolutiv et les normes ouvertes créées par le projet Open19 sont conformes à l’effort plus large de l’industrie pour favoriser l’efficacité, la scalabilité et la durabilité de l’infrastructure qui alimente nos vies numériques et nos communautés. Le projet Open Compute est un autre effort pour soutenir efficacement la demande croissante sur l’infrastructure de calcul. Ce projet favorise également la collaboration communautaire entre les partenaires de l’industrie pour développer des solutions de centre de données, avec un accent sur les tailles de rack de serveur de 21 pouces généralement utilisées par les grandes entreprises de colocation et les hyperscalers. La portée du projet OCP s’étend également aux installations du centre de données, ainsi qu’aux composants internes des serveurs.

Conclusion

De nouvelles technologies entraînent la demande de débits de transfert de données plus rapides, de latences plus faibles et de puissance de calcul plus élevée dans les centres de données, tandis que les communautés, les gouvernements et les entreprises se concentrent sur la gestion des ressources et les préoccupations croissantes en matière de durabilité liées à l’utilisation de l’eau, à la gestion de l’énergie et à d’autres aspects à forte intensité de carbone de la création, de l’utilisation et du déploiement de la technologie. L’adoption de technologies open source, développées dans des forums communautaires tels que l’Alliance pour l’Infrastructure Durable et Évolutiv et la fondation Linux, peut aider les exploitants de centres de données à maximiser leurs opérations actuelles et à se préparer pour un avenir plus durable, tout en répondant aux demandes de ces nouvelles applications passionnantes.