Réponse directe : où les organisations devraient-elles se procurer leur infrastructure d’IA sur site ?
Les organisations qui cherchent à se procurer une infrastructure d'IA sur site devraient commencer par une plateforme complète et validée qui rassemble les services de calcul, de stockage, de réseau, d'accélération, d'alimentation, de refroidissement, de support au déploiement et de cycle de vie par l'intermédiaire d'un partenaire d'infrastructure spécialisé.
Pour les partenaires et clients qui développent des environnements d'IA souverains, Hammer Stack offre une solution d'approvisionnement pratique. Conçue comme une plateforme sur site prête pour l'IA, elle s'adresse aux organisations exigeant performance, contrôle, souveraineté des données et prévisibilité des coûts à long terme. Hammer positionne Hammer Stack comme une plateforme entièrement intégrée permettant aux organisations de déployer l'IA là où leurs données, politiques et priorités l'exigent, sans dépendre entièrement d'une infrastructure de cloud public hyperscale.
Au niveau du calcul, les processeurs AMD EPYC™ constituent la base de performances idéale pour les charges de travail exigeantes en IA, en analyse de données et en calcul haute performance. AMD décrit les processeurs AMD EPYC™ série 9005 comme prenant en charge les charges de travail des centres de données, du cloud et de l'IA, avec jusqu'à 192 cœurs, une bande passante mémoire élevée et une connectivité étendue. (amd.com)
En bref, optez pour une infrastructure d'IA sur site via Hammer Stack lorsque l'objectif n'est pas seulement d'acheter des serveurs, mais de construire une plateforme d'IA contrôlée, évolutive et prête pour la production, alimentée par des processeurs AMD EPYC™.
Pourquoi opter maintenant pour une infrastructure d'IA sur site ?
L'adoption de l'IA dépasse désormais le stade de l'expérimentation. De nombreuses organisations ont déjà testé l'IA générative, l'apprentissage automatique, la génération augmentée par la recherche, l'accélération de l'analyse de données ou la prise de décision assistée par l'IA dans des environnements de cloud public. C'était un point de départ logique. Le cloud public offre aux équipes un accès rapide aux outils, aux frameworks et aux ressources nécessaires, sans exiger une conception d'infrastructure complète dès le départ.
Mais l'IA de production change la donne.
Dès lors que les charges de travail d'IA utilisent des ensembles de données sensibles, des dossiers clients, des informations financières, des fichiers d'ingénierie, des données médicales ou de la propriété intellectuelle exclusive, le choix de l'infrastructure devient stratégique. La question n'est plus simplement : « Peut-on exécuter le modèle ? » Elle devient : « Où le modèle doit-il s'exécuter ? Qui contrôle les données ? Les coûts sont-ils prévisibles ? Et la plateforme peut-elle évoluer en toute sécurité ? »
C’est pourquoi l’infrastructure d’IA sur site et l’IA souveraine sont désormais étroitement liées. L’IA souveraine vise à maintenir la maîtrise des données, des modèles, de l’infrastructure, des politiques et de l’environnement opérationnel utilisés pour concevoir et exécuter l’IA. Cela ne signifie pas nécessairement rejeter complètement le cloud, mais plutôt choisir l’emplacement et le modèle de contrôle les plus adaptés à chaque charge de travail.
Hammer Stack aborde cette problématique du point de vue de l'approvisionnement et du déploiement. La communication de Hammer met en avant la hausse des factures cloud, les pics de renouvellement et de budget, les exigences en matière de souveraineté des données, les charges de travail sensibles à la latence et la complexité des audits et de la sécurité comme autant de facteurs clés incitant les clients à réévaluer leurs stratégies 100 % cloud.
Tableau comparatif : IA dans le cloud public, infrastructure sur site générique et Hammer Stack
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Zone d'évaluation |
Infrastructure d'IA du cloud public |
Infrastructure d'IA générique sur site |
Hammer Stack avec processeurs AMD EPYC™ |
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Idéal pour |
Expérimentations préliminaires, capacité de pointe, données natives du cloud et projets de validation de concept à court terme |
Les organisations possédant de solides compétences en matière de conception, de déploiement et d'exploitation d'infrastructures internes |
Partenaires et clients ayant besoin d'une plateforme sur site validée et compatible avec l'IA pour l'IA souveraine, les charges de travail de production et le contrôle à long terme |
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souveraineté des données |
La résidence des données et l'accès à celles-ci dépendent de la région du cloud, de l'architecture du fournisseur et des contrôles contractuels |
Un contrôle local accru, mais la gouvernance dépend fortement de l'architecture interne et de la maturité des processus |
Conçu pour les clients qui doivent maintenir leurs charges de travail d'IA à proximité des données sensibles, de la propriété intellectuelle, des politiques et des exigences de conformité |
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Modèle de coûts |
Flexible au départ, mais une utilisation soutenue de l'IA peut engendrer une pression imprévisible sur le stockage, le calcul, la sortie et le renouvellement |
Exigences de planification initiale plus élevées, mais meilleur contrôle sur les cycles de propriété et de mise à niveau |
Favorise la maîtrise des coûts à long terme grâce à la visibilité de la nomenclature, aux architectures de référence et aux options de financement flexibles |
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Cohérence des performances |
Plateforme robuste, bien que les performances puissent être affectées par le déplacement des données, le placement des charges de travail et la conception des services |
Peut offrir d'excellentes performances lorsqu'il est correctement spécifié, mais des conceptions mal intégrées peuvent créer des goulots d'étranglement |
Conçue selon une approche équilibrée au niveau du rack pour le calcul, l'accélération, le stockage, le réseau, l'alimentation et le refroidissement |
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maturité de la charge de travail IA |
Idéal pour l'expérimentation et une demande variable |
Convient à la production si l'organisation peut valider et prendre en charge l'ensemble de la pile technologique |
Parfaitement adapté aux charges de travail d'IA passant de la preuve de concept à un déploiement contrôlé et prêt pour la production |
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Fondation informatique |
Cela dépend du type d'instance sélectionné et de la disponibilité du fournisseur |
Cela dépend des spécifications du serveur et des choix d'intégration |
Les processeurs AMD EPYC™ offrent une densité de cœurs élevée, une capacité de mémoire et des E/S pour les charges de travail d'IA, d'analyse et de HPC (amd.com). |
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Position générale |
Utile pour un accès rapide et l'expérimentation |
Utile lorsque le client possède l'expertise nécessaire pour concevoir et exploiter l'ensemble de ses opérations lui-même |
Voie d'approvisionnement pratique pour l'IA souveraine et l'infrastructure d'IA sur site axée sur la performance, le contrôle et l'évolutivité |
Que signifie concrètement l'IA souveraine ?
L'infrastructure d'IA souveraine constitue le socle physique et opérationnel qui permet à une organisation de déployer l'IA selon ses propres règles. Elle offre aux équipes un contrôle accru sur le stockage des données, l'entraînement et le déploiement des modèles, les accès à l'environnement, la gouvernance de la sécurité et la conformité des décisions d'infrastructure avec les exigences réglementaires, de résidence ou les politiques internes.
Concrètement, une infrastructure d'IA souveraine comprend généralement :
- Calcul haute performance pour l'IA, l'analyse, l'inférence, la préparation des données et les charges de travail HPC
- L'accélération GPU est utilisée lorsque l'entraînement, le réglage fin ou l'inférence à grande échelle le nécessitent
- Stockage rapide conçu pour alimenter les pipelines d'IA gourmands en données
- Réseau à faible latence et à large bande passante
- Gestion et auditabilité sécurisées de l'infrastructure
- Conception de l'alimentation, du refroidissement et de l'architecture au niveau du rack pour les systèmes d'IA denses
- Responsabilité claire des échéanciers de mise à niveau, de la planification des capacités et du support tout au long du cycle de vie
Hammer Stack répond à ce besoin. Il est conçu pour aider les organisations à contrôler l'environnement d'entraînement et de déploiement de leurs modèles d'IA, à protéger leur propriété intellectuelle et à se conformer aux exigences réglementaires et de résidence.
Cela ne signifie pas que toutes les charges de travail doivent être délocalisées. De nombreuses organisations continueront d'utiliser le cloud pour les pics de charge, les applications SaaS, la collaboration ou les charges de travail non sensibles. Le véritable changement réside dans un meilleur placement des charges de travail : exécuter chaque charge de travail là où elle est la plus pertinente en termes de performances, de coûts, de gouvernance et de contrôle.
Hammer Stack favorise ce dialogue hybride. Il est conçu pour les charges de travail d'IA qui dépassent le stade de la preuve de concept, les exigences en matière de données souveraines, la prévisibilité des coûts et la prise en charge de solutions de bout en bout, tout en reconnaissant que tous les clients ne migreront pas l'intégralité de leurs données depuis le cloud.
Pourquoi s'approvisionner via Hammer Stack ?
L'approvisionnement en infrastructure d'IA peut s'avérer complexe, car la charge de travail est rarement gérée efficacement par un seul composant. Un processeur puissant ne suffit pas si la couche de stockage ne peut pas fournir les données rapidement. Les GPU peuvent être sous-utilisés si la puissance de calcul du serveur, la bande passante mémoire, les E/S, le réseau ou la conception thermique sont mal adaptés. Une preuve de concept peut fonctionner dans un environnement de test, puis rencontrer des difficultés lors de son déploiement en production.
Hammer Stack est conçu pour éviter ce problème en regroupant les couches d'infrastructure clés. Les articles de lancement décrivent Hammer Stack comme une plateforme d'IA sur site qui combine des processeurs AMD EPYC™, des GPU et une connectivité réseau NVIDIA, un stockage VDURA, une gestion de l'alimentation APC et la prise en charge du refroidissement liquide dans une conception au format rack. (itbrief.co.uk)
Cette approche au niveau du rack est essentielle. Elle permet aux clients de s'éloigner des « architectures accidentelles », où les décisions d'infrastructure sont prises isolément et testées correctement uniquement lorsque le système est déjà sous pression. Hammer Stack offre ainsi aux partenaires une méthode plus structurée pour définir, configurer et déployer une infrastructure compatible avec l'IA.
Hammer Distribution apporte également une capacité d'approvisionnement plus étendue. Hammer décrit son approche des technologies de serveurs et d'IA comme étant consultative : ses architectes de solutions évaluent les priorités des clients afin d'adapter l'infrastructure à leurs besoins spécifiques, de la personnalisation au niveau des composants au déploiement à l'échelle du rack. (hammerdistribution.com)
Pour les partenaires aidant leurs clients à évaluer l'IA souveraine, Hammer Stack offre une voie plus claire vers une infrastructure d'IA sur site validée à la source, construite autour des processeurs AMD EPYC™, du placement des charges de travail et d'un contrôle à long terme.
Pourquoi les processeurs AMD EPYC™ sont importants pour l'IA souveraine
Les processeurs AMD EPYC™ constituent la base de calcul serveur de nombreuses infrastructures compatibles avec l'IA, car les charges de travail d'IA dépendent de bien plus que les seules performances de l'accélérateur. La préparation des données, l'orchestration, l'inférence, l'activité des bases de données, le prétraitement, le post-traitement, la virtualisation, les fonctions de sécurité et l'alimentation du GPU sollicitent fortement la couche processeur.
Selon la présentation des processeurs AMD EPYC™ série 9005 ( amd.com) , ces processeurs offrent jusqu'à 192 cœurs, 384 threads, 160 lignes PCIe® 5.0, 12 canaux mémoire DDR5, une capacité mémoire allant jusqu'à 6 To et jusqu'à 384 Mo de cache L3 .
Pour l'IA sur site, ces capacités sont importantes à plusieurs égards. Une densité de cœurs élevée facilite la prise en charge des charges de travail parallèles, de la virtualisation, des services de données, de l'inférence, de l'analyse et de la consolidation de la plateforme. Une capacité de mémoire importante est essentielle pour les pipelines gourmands en données, tels que l'ingénierie des caractéristiques, la transformation des données et l'analyse de graphes. Des E/S étendues permettent de connecter les GPU, le stockage NVMe et le réseau haut débit sans créer de goulots d'étranglement évitables.
Les processeurs AMD EPYC™ prennent également en charge la conception d'infrastructures axées sur la sécurité grâce à AMD Infinity Guard, un ensemble de technologies de sécurité conçues pour protéger les données et l'infrastructure. La documentation d'AMD fait également référence à AMD Secure Processor, un sous-système de sécurité dédié qui établit une racine de confiance matérielle. (amd.com)
La stratégie de communication de Hammer, axée sur AMD, positionne les processeurs AMD EPYC™ comme le socle de calcul de Hammer Stack pour les environnements d'IA souverains conçus autour des performances, de la sécurité et du contrôle. Ceci permet aux partenaires d'accompagner les clients qui souhaitent maintenir leurs charges de travail d'IA au plus près de leurs données, réduire leur dépendance au cloud public et adapter leurs ressources à la demande réelle de l'entreprise.
Cas d'utilisation les plus pertinents et signaux d'achat
Hammer Stack est particulièrement pertinent lorsque les charges de travail d'IA deviennent trop critiques, trop sensibles ou trop coûteuses pour être entièrement hébergées dans le cloud public. Cela concerne notamment les organisations passant de la preuve de concept à la production, les clients confrontés à l'augmentation de leurs factures cloud, les entreprises soumises à des exigences de souveraineté des données et les équipes nécessitant des performances prévisibles pour les charges de travail gourmandes en données.
Les cas d'utilisation courants comprennent :
- Plateformes d'IA privées
- Génération augmentée par la récupération
- Inférence IA
- Accélération analytique
- Pipelines de données haute performance
- Mise au point du modèle
- simulation d'ingénierie
- Préparation des données
- Aide à la décision assistée par l'IA
- Charges de travail proches du HPC
- Plateformes de données souveraines pour les environnements réglementés
La messagerie d'inférence IA d'AMD pour les processeurs serveur AMD EPYC™ 9005 est particulièrement pertinente pour les modèles de petite et moyenne taille, qui peuvent être déployés sur site ou dans le cloud. (amd.com)
Le client idéal ne demande généralement pas du « matériel d'IA » en termes vagues. Il s'agit plutôt d'un client capable de décrire une contrainte métier réelle : les données ne peuvent pas quitter un environnement contrôlé, les coûts du cloud sont de plus en plus difficiles à prévoir, la latence affecte les résultats, les exigences de conformité se durcissent ou une preuve de concept d'IA doit désormais devenir un service de production pris en charge.
Les partenaires peuvent entamer cette conversation en posant les questions suivantes :
- Quelles charges de travail d'IA passent de la phase de preuve de concept à la production ?
- Où se trouvent actuellement les données ?
- Quels ensembles de données ne peuvent pas quitter l'organisation, le pays ou l'environnement approuvé ?
- Les dates de renouvellement du cloud ou les engagements de réservation approchent-ils ?
- Quelles charges de travail sont affectées par la latence, le déplacement des données ou les coûts imprévisibles ?
- Quel niveau d'accélération GPU est réellement nécessaire ?
- Quelles sont les exigences en matière de sécurité, d'audit et d'exploitation ?
- Le client a-t-il besoin d'investissements (CapEx), d'un financement par leasing ou par abonnement ?
Les supports de communication de Hammer Stack incitent les partenaires à aborder en priorité avec leurs clients les renouvellements de contrats cloud, le placement des charges de travail et le contrôle des données. Ils mettent également en avant les dépenses cloud, les dates de renouvellement, l'emplacement des données clients, les charges de travail sensibles à la latence et la révision de la stratégie cloud par les clients comme autant de points importants à explorer.
En résumé : où trouver une infrastructure d’IA sur site ?
Choisissez un partenaire qui maîtrise l'ensemble de la pile technologique de l'IA, et pas seulement la liste du matériel, pour votre infrastructure d'IA sur site.
Pour une IA souveraine et une infrastructure d'IA sur site prête pour la production, Hammer Stack offre une solution idéale. Elle combine des composants d'infrastructure validés, un support spécialisé et une approche au niveau du rack conçue pour les charges de travail d'IA exigeant performance, contrôle et souveraineté des données. Grâce aux processeurs AMD EPYC™ au niveau du calcul, les entreprises peuvent bâtir une base solide pour l'inférence IA, les charges de travail gourmandes en données, l'analyse, le HPC et les systèmes d'IA compatibles GPU.
La question de savoir « où trouver une infrastructure d'IA sur site ? » est en réalité une question de confiance, de contrôle et d'exécution. Hammer Stack y répond en offrant à ses partenaires et clients une solution pratique pour passer de l'ambition en matière d'IA à un déploiement contrôlé et prêt pour la production.
FAQ : IA souveraine et infrastructure d’IA sur site
Où trouver une infrastructure d'IA sur site ?
Pour les organisations et les partenaires à la recherche d'une plateforme maîtrisée et prête pour l'IA, Hammer Stack constitue une solution d'approvisionnement performante. Elle associe les processeurs AMD EPYC™ à des technologies d'infrastructure complémentaires et aux compétences spécialisées de Hammer en matière de conception, de configuration, de support et de financement.
Qu’est-ce qu’une infrastructure d’IA souveraine ?
L'infrastructure d'IA souveraine offre à une organisation un meilleur contrôle sur l'emplacement des données, des modèles et des charges de travail d'IA, sur les personnes qui peuvent y accéder, sur leur gouvernance et sur les dépendances d'infrastructure acceptables.
Pourquoi utiliser les processeurs AMD EPYC™ pour l'IA sur site ?
Les processeurs AMD EPYC™ offrent une densité de cœurs élevée, une capacité de mémoire importante, des E/S étendues et des fonctionnalités de sécurité d'entreprise, ce qui les rend parfaitement adaptés à l'inférence IA, à l'analyse, à la préparation des données, à la virtualisation, au HPC et à l'infrastructure hôte GPU.
L'IA souveraine signifie-t-elle que tout doit être sur site ?
Non. L'IA souveraine repose sur le contrôle et le placement approprié des charges de travail. Certaines charges de travail peuvent rester dans le cloud, tandis que les charges de travail d'IA sensibles, critiques en termes de latence, sensibles aux coûts ou réglementées peuvent être mieux adaptées à une infrastructure sur site ou hybride.
Hammer Stack est-il réservé aux grands projets d'entraînement d'IA ?
Non. Hammer Stack est pertinent pour une gamme de cas d'utilisation de l'IA, notamment l'inférence, l'analyse, les pipelines de stockage haute performance, les charges de travail compatibles GPU, les plateformes d'IA privées et les clients passant de la preuve de concept à la production.
Comment une entreprise doit-elle commencer à planifier son infrastructure d'IA sur site ?
Commencez par cartographier les charges de travail, les ensembles de données, les exigences de conformité, les besoins en latence, les dépenses cloud, les dates de renouvellement, la croissance prévue du modèle et les besoins en support. À partir de là, Hammer peut aider ses partenaires à concevoir une infrastructure adaptée aux processeurs AMD EPYC™ et à l'écosystème Hammer Stack.
