NVIDIA et Supermicro : L'Essentiel de la Pile Technologique Gen AI pour Atteindre le Succès

Maximiser le ROI avec l'IA Générative : Stratégies pour Réussir

L'IA générative offre un potentiel de ROI significatif, estimé entre 2,6 et 4,4 trillions de dollars par an dans tous les secteurs. Toutefois, elle nécessite des ressources computationnelles et une infrastructure substantielles. Rejoignez les experts de NVIDIA et Supermicro qui partageront comment identifier les cas d'utilisation essentiels et établir une plateforme prête pour l'IA afin d'assurer le succès.

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Intégrer l'IA générative dans les opérations commerciales n'est pas seulement bénéfique ; cela demande également des ressources importantes, nécessitant plus de capacité de calcul, de mise en réseau et de stockage que les technologies précédentes. Accéder efficacement aux données, personnaliser des modèles pré-entraînés et les exécuter à grande échelle nécessite un écosystème matériel et logiciel complet optimisé pour l'IA, ainsi qu'une expertise technique spécialisée.

Perspectives d'Experts du Secteur

Anthony Larijani, Responsable Marketing Produit Senior chez NVIDIA, et Yusuke Kondo, Responsable Marketing Produit Senior chez Supermicro, discutent des stratégies d'exploitation de l'IA générative lors d'une conversation modérée par Luis Ceze, Co-fondateur et PDG d'OctoML. Ils explorent les décisions clés en matière d'infrastructure, les considérations sur les charges de travail et l'optimisation des stratégies IA pour votre organisation.

Alignement de l'Infrastructure et des Charges de Travail

Aligner l'infrastructure avec les besoins organisationnels est primordial. Selon Larijani, la première étape consiste à définir vos objectifs finaux. « Comprendre quelles charges de travail l'infrastructure va supporter. Les exigences computationnelles diffèrent considérablement entre les modèles fondamentaux à grande échelle et les applications en temps réel. »

Lorsque vous évaluez les charges de travail, pensez à la scalabilité. Estimez la demande potentielle d'application, qu'elle soit pour le traitement par lot ou pour les interactions en temps réel, comme les chatbots.

Solutions Cloud contre Solutions Sur Site

Les applications d'IA générative nécessitent souvent une scalabilité, suscitant un débat sur les solutions cloud versus sur site. Kondo souligne que cela dépend des cas d'utilisation spécifiques et de l'échelle requise. Le cloud offre plus de flexibilité pour la scalabilité ; cependant, les solutions sur site demandent une anticipation et des investissements initiaux significatifs.

« Évaluez la portée de votre projet. Est-il plus rentable d'utiliser le cloud GPU que de construire votre propre infrastructure ? » note-t-il, en précisant que les coûts du cloud diminuent tandis que la puissance de calcul augmente.

Modèles Open Source vs Modèles Propriétaires

Une tendance croissante se dessine vers des modèles personnalisés et spécialisés au sein des entreprises. Larijani souligne que des techniques comme la génération augmentée par récupération permettent aux entreprises d'exploiter efficacement leurs données propriétaires, ce qui influence leurs choix d'infrastructure. Personnaliser les modèles réduit les coûts et les temps de formation.

« Ajuster les modèles fondamentaux en fonction de vos besoins spécifiques améliore à la fois l'efficacité des coûts et l'utilisation des GPU, » ajoute Kondo.

Maximiser le Matériel avec une Pile Logicielle Complète

Optimiser le matériel implique également une pile logicielle sophistiquée. Kondo déclare : « Une infrastructure à grande échelle est complexe, nécessitant la collaboration avec les experts de NVIDIA dès la phase de conception pour garantir la compatibilité. »

Construire une pile logicielle IA complète est une entreprise exigeante en ressources, c'est pourquoi NVIDIA s'est transformée en entreprise de calcul full-stack. Le cadre Nemo, qui fait partie de la plateforme NVIDIA AI Enterprise, aide les entreprises à construire, personnaliser et déployer des modèles d'IA générative de manière optimale à travers des infrastructures étendues.

Préservation face à la Complexité des LLM

Au fur et à mesure que les modèles de langage de grande taille (LLM) évoluent, leurs besoins énergétiques augmentent également. Kondo note : « La puissance attendue pour les GPU augmente rapidement, » ce qui incite à innover des solutions de refroidissement pour optimiser l'efficacité énergétique. De plus, Larijani mentionne de nouvelles techniques de développement logiciel qui renforcent l'efficacité du déploiement tout en étant économiques et durables.

« La demande pour des systèmes optimisés croît peu importe la taille de l'entreprise, et de nouveaux cas d'utilisation pour l'IA émergent fréquemment, » dit-il, soulignant le besoin d'un raffinement continu du logiciel.

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