Dans le monde en constante évolution de l’intelligence artificielle (IA), il est essentiel de disposer d’une infrastructure robuste et puissante, en particulier lorsque l’on travaille avec des modèles d’apprentissage automatique complexes tels que ceux utilisés dans le traitement du langage naturel. Microsoft Azure est à l’avant-garde de ce paysage technologique, offrant une plateforme de supercalculateur avancée pour l’IA, parfaitement adaptée aux exigences des projets d’IA sophistiqués.
Au cœur des capacités d’Azure se trouve sa capacité à gérer les étapes de formation et d’inférence des grands modèles de langage (LLM), qui peuvent avoir des centaines de milliards de paramètres. Ce niveau de complexité nécessite une infrastructure qui fournit non seulement une immense puissance de calcul, mais qui se concentre également sur l’efficacité et la fiabilité pour contrer la nature gourmande en ressources des LLM et le potentiel de problèmes liés au matériel et au réseau.
La force du centre de données d’Azure repose sur un matériel de pointe associé à un réseau à large bande passante. Cette configuration est cruciale pour le regroupement efficace des GPU, qui sont la pierre angulaire de l’informatique accélérée et sont essentiels pour les tâches d’IA. L’infrastructure d’Azure comprend des techniques avancées de regroupement de GPU, ce qui garantit que vos modèles d’IA fonctionnent de manière fluide et efficace.
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Les améliorations logicielles sont également un aspect clé des offres d’Azure en matière d’IA. La plateforme intègre des frameworks comme ONNX, qui assure la compatibilité des modèles, et DeepSpeed, qui optimise la formation distribuée à l’apprentissage automatique. Ces outils sont conçus pour améliorer les performances des modèles d’IA tout en réduisant le temps et les ressources nécessaires à la formation.
Le supercalculateur d’IA construit pour OpenAI en 2020 est un brillant exemple des capacités d’Azure. Ce système puissant disposait de plus de 285 000 cœurs de CPU et de 10 000 GPU NVIDIA, utilisant le parallélisme des données pour former des modèles à une échelle jamais vue auparavant, démontrant ainsi le potentiel de l’infrastructure d’IA d’Azure.
En termes de réseau, Azure excelle avec son réseau InfiniBand, qui offre de meilleurs rapports coût-performance que les solutions Ethernet traditionnelles. Cette technologie de réseau à grande vitesse est essentielle pour traiter les grandes quantités de données impliquées dans les tâches complexes de l’IA.
Microsoft Azure
Azure continue d’innover, comme en témoigne l’introduction de la série H100 VM, qui comprend des GPU NVIDIA H100 Tensor Core. Ceux-ci sont spécialement conçus pour des charges de travail d’IA évolutives et de haute performance, vous permettant de repousser les limites de l’apprentissage automatique.
Une autre fonctionnalité innovante est Project Forge, un service de conteneurisation et de planification globale qui gère efficacement les charges de travail d’IA étendues de Microsoft. Il prend en charge le point de contrôle transparent et la mise en commun de la capacité GPU globale, qui sont essentiels pour une gestion efficace des tâches et l’optimisation des ressources.
L’infrastructure d’IA d’Azure est flexible et prend en charge un large éventail de projets, des plus petits aux plus grands, et s’intègre de manière transparente aux services Azure Machine Learning. Cette intégration fournit une boîte à outils complète pour le développement, le déploiement et la gestion des applications d’IA.
Dans des applications réelles, le supercalculateur d’IA d’Azure fait déjà la différence. Par exemple, Wayve, un leader de la technologie de conduite autonome, utilise l’infrastructure à grande échelle d’Azure et les capacités distribuées d’apprentissage profond pour faire progresser ses innovations.
La sécurité est une priorité absolue dans le développement de l’IA, et l’informatique confidentielle d’Azure garantit que les données sensibles et la propriété intellectuelle sont protégées tout au long du cycle de vie de la charge de travail d’IA. Cette fonction de sécurité permet des collaborations sécurisées, ce qui vous permet de vous engager en toute confiance dans des projets d’IA sensibles.
Pour l’avenir, la feuille de route d’Azure prévoit le déploiement des GPU NVIDIA H100 et la généralisation de Project Forge auprès des clients, ce qui témoigne d’une volonté d’améliorer en permanence l’efficacité des charges de travail d’IA.
Pour tirer parti des capacités d’IA d’Azure dans le cadre de vos propres projets, commencez par explorer les options de calcul par le GPU dans Azure et utilisez le service Azure Machine Learning. Ces ressources constituent une base solide pour créer et déployer des applications d’IA transformatrices qui peuvent conduire à des percées industrielles et stimuler l’innovation.
Source de l’image : Microsoft
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