GPU vs CPU
Les serveurs GPU diffèrent des serveurs CPU classiques principalement par leur architecture. Les CPU sont optimisés pour exécuter une variété de tâches séquentielles rapidement, tandis que les GPU sont conçus pour effectuer des calculs parallèles massifs. Cette différence fait que les GPU sont beaucoup plus efficaces pour les tâches qui peuvent être divisées en segments plus petits et traitées simultanément, comme c’est souvent le cas dans les applications d’IA (vectorisation et algorithmie).
Consommation d’Energie
En termes de consommation d’énergie, les serveurs GPU sont généralement plus gourmands que les serveurs CPU traditionnels. Les GPU consomment plus d’électricité en raison de leur capacité à effectuer des calculs massifs en parallèle, ce qui génère également plus de chaleur. Par conséquent, les serveurs GPU nécessitent des systèmes de refroidissement plus robustes, ce qui peut augmenter leur consommation énergétique globale. Cependant, des avancées comme le refroidissement liquide peuvent aider à réduire cette consommation d’énergie.
Comparatif
Dell et Lenovo proposent tous deux des serveurs GPU adaptés à l’IA, mais avec des caractéristiques et des configurations différentes. Dell est souvent loué pour la facilité d’utilisation de ses outils de gestion et de surveillance, comme OpenManage, qui permettent de suivre l’état des serveurs et de recevoir des alertes en temps réel. Les serveurs Dell sont également réputés pour leur compatibilité avec divers logiciels et leur capacité à intégrer facilement des GPU haut de gamme.
Dell Technologies
Chez Dell Technologie, les gammes PowerStore et PowerFlex de Dell Technologies répondent particulièrement bien aux exigences de l’intelligence artificielle (IA) grâce à plusieurs caractéristiques clés :
- Automatisation et Gestion Proactive : Les mises à jour des plateformes PowerStore et PowerFlex renforcent l’automatisation et la gestion proactive des infrastructures de stockage. Cela permet une maintenance plus efficace et une meilleure réactivité face aux besoins changeants des charges de travail d’IA.
- Performance et Résilience : PowerStore bénéficie d’améliorations en termes de résilience et de performance, ce qui est crucial pour les environnements d’IA qui nécessitent une disponibilité constante et des temps de réponse rapides. La capacité de remplacement à chaud des nœuds de stockage, par exemple, assure une continuité de service sans interruption.
- Efficacité Énergétique : PowerFlex et PowerMaxOS ont été optimisés pour consommer moins d’énergie, ce qui est bénéfique pour les centres de données d’IA qui doivent gérer des coûts énergétiques élevés. Ces optimisations permettent de réduire l’empreinte carbone tout en maintenant des performances élevées.
- Intégration avec l’IA et le Machine Learning : Dell CloudIQ, qui utilise des capacités d’IA et de machine learning, est intégré avec PowerStore pour améliorer la surveillance et le pilotage des équipements. Cela permet une analyse proactive des performances et de la capacité, essentielle pour les environnements d’IA.
- Scalabilité et Flexibilité : PowerFlex offre une solution de stockage définie par logiciel (SDS) qui supporte une large gamme d’hyperviseurs et d’environnements d’exploitation. Cette flexibilité permet de déployer rapidement des charges de travail d’IA à grande échelle, tout en assurant une stabilité et une performance optimales.
- Sécurité Renforcée : PowerMax dispose d’un airgap natif pour une sécurité renforcée, ce qui est crucial pour protéger les données sensibles utilisées dans les applications d’IA. De plus, l’intégration native avec PowerProtect permet de sauvegarder et de restaurer les applications et les données dans des environnements hybrides et multicloud.
Lenovo
Lenovo, d’autre part, offre une gamme de serveurs conçus pour des flux de travail d’IA variés, allant des stations de travail mobiles aux configurations multi-GPU pour les tâches d’IA avancées. Lenovo met également l’accent sur l’utilisation de processeurs Intel et de GPU Nvidia haut de gamme dans ses stations de travail ThinkStation et ThinkPad, ce qui les rend adaptés aux applications d’IA exigeantes.
Chez Lenovo, la gamme de serveurs Neptune de Lenovo est spécialement conçue pour répondre aux exigences des applications d’intelligence artificielle (IA) et de calcul haute performance (HPC). Voici comment ces serveurs répondent particulièrement bien aux besoins de l’IA :
- Performance ExaScale : Les serveurs comme le ThinkSystem SD665-N V3 Neptune offrent des performances GPU NVIDIA maximales, ce qui est essentiel pour les charges de travail d’IA qui nécessitent une puissance de calcul massive.
- Refroidissement Liquide : La technologie de refroidissement liquide Neptune permet de maintenir des performances optimales tout en réduisant la consommation d’énergie. Cela est crucial pour les centres de données d’IA qui doivent gérer des charges de travail intensives et des coûts énergétiques élevés. Par exemple, le ThinkSystem SD650-I V3 utilise cette technologie pour garantir des performances fiables dans un format dense.
- Scalabilité et Flexibilité : Les serveurs Neptune sont conçus pour évoluer en fonction des besoins des entreprises, allant des déploiements d’entreprise à nœud unique aux plus grands supercalculateurs au monde. Cette flexibilité permet de répondre aux exigences variées des charges de travail d’IA, qu’elles soient petites ou massives.
- Optimisation des Charges de Travail : Les serveurs ThinkSystem SR670 V2 sont optimisés pour les déploiements de charges de travail HPC et IA accélérées, offrant une solution professionnelle qui maximise les performances du système. Cela permet de traiter efficacement les tâches d’IA complexes.
- Réduction de la Consommation d’Énergie : Lenovo s’engage à réduire la consommation d’énergie des centres de données dédiés à l’IA, avec des solutions comme le ThinkSystem SC777 V4 Neptune qui promettent une réduction de la consommation d’énergie allant jusqu’à 40%. Cela contribue à une gestion plus durable et économique des ressources.
- Fiabilité et Disponibilité : Les serveurs ThinkSystem de Lenovo sont reconnus pour leur fiabilité et leur disponibilité, ce qui est essentiel pour les environnements d’IA qui nécessitent une disponibilité constante et des performances optimales. Par exemple, le Lenovo ThinkSystem ST45 V3 est conçu pour gérer des charges de travail exigeantes avec efficacité, offrant des capacités de traitement puissantes et des options de stockage évolutives.
- Solutions de Refroidissement Innovantes : Lenovo étend sa technologie de refroidissement liquide Neptune pour inclure des GPU, ce qui est bénéfique pour les applications d’IA intensives telles que l’apprentissage profond et l’analyse de big data. Cette approche holistique du refroidissement permet de maintenir des performances élevées tout en réduisant les coûts énergétiques.
Conclusion
En résumé, les serveurs GPU sont indispensables pour les applications d’IA en raison de leur capacité à traiter des données en parallèle de manière efficace. Bien qu’ils consomment plus d’énergie que les serveurs CPU traditionnels, des solutions comme le refroidissement liquide peuvent aider à atténuer cet impact. Dell et Lenovo proposent des options solides pour les serveurs GPU, chacun avec ses propres avantages en termes de gestion, de compatibilité et de performance.
