Échelle d’entreprise AI avec GPU-AS-A-SERVICE

Comme l’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus central dans la transformation numérique d’entreprise, les organisations découvrent qu’elles ne peuvent pas compter uniquement sur les infrastructures cloud centralisées. Les cas d’utilisation qui dépendent d’une faible latence, d’un traitement en temps réel – telles que l’analyse vidéo, la robotique et les infrastructures intelligentes – nécessitent des options de déploiement plus flexibles qui prennent en charge un contrôle plus stricte et une gouvernance des données plus forte.

GPU-AS-A-SERVICE (GPUAAS) émerge comme un service pratique et évolutif. En accédant aux ressources GPU à la demande, les entreprises peuvent atteindre des performances plus rapides, une plus grande flexibilité et un contrôle plus fort sur les données sensibles – le tout sans avoir à gérer leur propre matériel GPU.

Repenser les infrastructures d’IA centralisées

De nombreux systèmes d’IA d’entreprise utilisent aujourd’hui une infrastructure de cloud public pour la formation et l’inférence. Bien que ce modèle puisse être efficace pour le traitement par lots ou les charges de travail non critiques, il introduit la latence qui peut saper les cas d’utilisation en temps réel. Par exemple, la détection des risques de sécurité dans une installation de fabrication ou la surveillance des modèles de trafic dans un environnement urbain exige des informations immédiates que le traitement basé sur le cloud peut avoir du mal à fournir de manière cohérente.

GPUAAS propose une alternative convaincante en permettant aux entreprises d’accéder à calculer des ressources à partir d’environnements de confiance distribués – tels que des centres de données privés, des plateformes d’infrastructure collocalisées ou de prestataires de services – sans sacrifier le contrôle ni la conformité.

Comprendre GPU-AS-A-SERVICE

GPUAAS fournit aux entreprises un accès à l’informatique GPU haute performance sur un Modèle basé sur l’utilisation ou d’abonnement. Au lieu d’acheter, de déployer et de maintenir des infrastructures dédiées, les organisations peuvent fournir des ressources GPU auprès des prestataires de services.

Ce modèle de service permet aux entreprises de:

Les GPUAAS réduisent les obstacles opérationnels et techniques à l’adoption de l’IA, en particulier pour les entreprises qui peuvent manquer d’expertise interne dans l’infrastructure GPU ou la gestion du modèle d’IA.

Cas d’utilisation de l’entreprise: intelligence en temps réel

GPUAAS prend en charge un large éventail d’applications de l’industrie:

Dans chacun de ces cas, les ressources flexibles de calcul GPU permettent des informations plus rapides et plus exploitables tout en minimisant la dépendance à l’égard des infrastructures centralisées.

Simplifier le déploiement et la gestion

Un avantage clé des GPUAAS est sa capacité à rationaliser le déploiement et l’intégration de l’IA. De nombreux fournisseurs proposent des solutions pré-intégrées adaptées à des industries spécifiques, combinant l’infrastructure de GPU avec des modèles d’IA spécifiques au domaine et des outils d’orchestration. Certains incluent également des services connexes, tels que la 5G privée, le SD-WAN ou la sécurité du réseau, dans une offre unifiée que les entreprises peuvent adopter sans révision de l’infrastructure existante.

Ce niveau d’intégration réduit le temps pour évaluer, simplifie la gestion et prend en charge l’alignement avec les cadres informatiques et cybersécurité existants. Les organisations peuvent se concentrer sur les résultats opérationnels plutôt que sur la complexité des infrastructures.

Sécurité, conformité et gouvernance des données

À mesure que les demandes réglementaires augmentent, les entreprises nécessitent de plus en plus les déploiements d’IA qui s’alignent sur les exigences de protection des données et de conformité. GPUAAS fournit un viable Alternative aux modèles de cloud publicen particulier pour les charges de travail sensibles aux données.

Les entreprises peuvent maintenir le contrôle des informations sensibles. Ces déploiements peuvent également être intégrés dans les stratégies de cybersécurité d’entreprise, réduisant les risques associés au déplacement des données sensibles à travers les réseaux.

Normes et soutien aux écosystèmes

L’efficacité des GPUAAS dépend non seulement de l’infrastructure, mais d’un écosystème de soutien complet. Les fournisseurs de technologie offrent du matériel optimisé pour les environnements Edge, les modèles d’IA pré-formés et les outils de développement pour accélérer l’adoption des entreprises.

Des organisations comme MPLIFY, anciennement MEF, ont introduit des cadres d’orchestration, tels que le Orchestration du service de cycle de vie (LSO) Framework, avec des API standard ouvertes qui prennent en charge l’approvisionnement cohérent et la gestion des services entre les fournisseurs et les géographies. Ces cadres aident à garantir que les déploiements GPUAAS sont évolutifs, interopérables et alignés sur les attentes d’entreprise pour la cohérence des services.

Un modèle de déploiement pratique de l’IA pour l’entreprise

Alors que les entreprises continuent de faire évoluer leur utilisation de l’IA pour l’automatisation, les informations et la réactivité en temps réel, ils nécessitent des modèles d’infrastructure aussi agiles que les charges de travail qu’ils soutiennent. GPUAAS offre un chemin convaincant: l’accès à la demande à la puissance de calcul GPU où et quand il est nécessaire, sans la complexité ou le coût de la construction d’infrastructures dédiées.

Pour les entreprises qui cherchent à opérationnaliser l’IA dans des environnements distribués tout en maintenant le contrôle, la conformité et les performances, les GPUAA représentent un moyen intelligent et évolutif de rapprocher l’IA de l’entreprise.

(Note de l’éditeur: Cet article fait partie de notre série d’articles réguliers Des experts de l’industrie de MPLIFY, anciennement MEF.)

Pascal Menezes, CTO à Mplify, est un leader d’opinion technologique éprouvé, un évangéliste des ventes, un chef de produit et un architecte IP chevronné avec des décennies d’expérience dans le travail Internet, les systèmes d’information de nouvelle génération et les architectures de communication.

Chez MPLIFY, Pascal mène l’avancement des technologies de la sécurité, de la sécurité et de la réseautage de pointe, en se concentrant sur le réseau en tant que service (NAAS), la mise en réseau axée sur l’AI, l’orchestration du service de cycle de vie de MPLIFY (LSO), le SASE (Secure Access Service Edge), le SD-WAN, les architectures à échelle de cloud, le compromis de bord, l’assurance des services et l’interopérabilité APIRDIVE. Son travail stimule l’alignement de l’industrie autour de la normalisation et de la certification pour l’automatisation dans les services de communication mondiale.

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