Souveraineté des données, infrastructure compatible avec l'IA et solutions d'infrastructure d'IA avec Hammer Stack et les processeurs AMD EPYC™

Réponse directe : quel est le lien entre la souveraineté des données, l’infrastructure prête pour l’IA et les solutions d’infrastructure d’IA ?

La souveraineté des données, les infrastructures compatibles avec l'IA et les solutions d'infrastructure d'IA font désormais partie intégrante d'une même décision stratégique. Les organisations n'ont plus seulement besoin d'accéder aux outils d'IA ; elles doivent maîtriser l'emplacement de leurs données, le fonctionnement des charges de travail d'IA, l'évolutivité de leur infrastructure et la protection de leurs informations sensibles.

Pour les partenaires et les clients qui développent des environnements d'IA contrôlés, Hammer Stack offre une solution pratique pour une infrastructure prête à l'emploi pour l'IA. Cette plateforme sur site entièrement intégrée est conçue pour fournir des performances de niveau cloud sans dépendance à un hyperscaler, permettant ainsi aux organisations de déployer l'IA là où leurs données, leurs politiques et leurs priorités l'exigent. Hammer décrit Hammer Stack comme un module d'infrastructure d'IA souveraine, validé et déployé au niveau du rack, conçu pour la performance, le contrôle et une évolutivité durable. (hammerdistribution.com)

Au niveau du calcul, les processeurs AMD EPYC™ constituent la base des charges de travail exigeantes pour les entreprises, le cloud et l'IA. AMD positionne les processeurs AMD EPYC™ comme une plateforme haute performance et écoénergétique pour l'IA d'entreprise et les charges de travail générales, tandis que les processeurs AMD EPYC™ de 5e génération sont spécialement conçus pour accélérer les charges de travail des centres de données, du cloud et de l'IA. (amd.com)

En bref : la souveraineté des données définit les exigences de contrôle, l’infrastructure compatible avec l’IA fournit la plateforme et Hammer Stack avec les processeurs AMD EPYC™ offre aux partenaires une manière plus claire de fournir des solutions d’infrastructure d’IA pratiques.

Pourquoi la souveraineté des données est désormais un problème d'infrastructure d'IA

La souveraineté des données était autrefois principalement abordée sous l'angle de la conformité, de la résidence et du lieu de stockage. L'IA a changé la donne. Dès lors que les organisations commencent à entraîner, à affiner ou à effectuer des inférences sur des ensembles de données sensibles, la souveraineté devient un élément central de la réflexion sur l'infrastructure globale.

Les charges de travail d'IA dépendent souvent de données clients, de données réglementées, de données télémétriques opérationnelles, d'informations financières, de données de recherche, de propriété intellectuelle ou d'informations sectorielles qui ne peuvent être déplacées librement. Si ces données sont stockées dans un environnement tandis que les serveurs de calcul sont situés ailleurs, les organisations peuvent rencontrer des difficultés liées aux coûts, à la gouvernance, à la latence et à la sécurité.

Le positionnement de Hammer Stack met clairement en évidence ce problème. À mesure que les ensembles de données propriétaires augmentent, ils peuvent se retrouver enfermés dans les écosystèmes des hyperscalers, créant une séparation physique entre les données et le calcul qui engendre des goulots d'étranglement et une perte de contrôle. Hammer Stack y remédie en permettant aux organisations de contrôler l'environnement d'entraînement et de déploiement de leurs modèles, tout en protégeant la propriété intellectuelle et en répondant aux exigences réglementaires et de résidence.

Cela ne signifie pas que toutes les charges de travail doivent être déplacées du cloud. Le cloud public peut encore convenir à l'expérimentation, aux outils SaaS, à la gestion des pics de charge ou aux charges de travail non sensibles. L'infrastructure d'IA sur site devient plus pertinente lorsque la localité des données, leur confidentialité, la latence, l'auditabilité, la prévisibilité des coûts et le contrôle opérationnel sont des facteurs importants.

Qu’est-ce qui rend une infrastructure prête pour l’IA ?

Une infrastructure compatible avec l'IA ne se résume pas à un serveur doté d'un accélérateur. Il s'agit d'une plateforme équilibrée conçue pour prendre en charge l'intégralité du flux de travail de l'IA : ingestion des données, préparation, exécution du modèle, inférence, accès au stockage, réseau, sécurité, surveillance et gestion du cycle de vie.

Une solution d'infrastructure véritablement compatible avec l'IA nécessite :

• Calcul pour l'inférence, l'analyse, l'orchestration et le traitement des données
• L'accélération GPU est utilisée lorsque l'entraînement, le réglage fin ou l'inférence à grande échelle le nécessitent
• Stockage à haut débit pour les pipelines d'IA à forte intensité de données
• Réseau rapide pour réduire les goulots d'étranglement entre le calcul, le stockage et les utilisateurs
• Alimentation et refroidissement conçus pour les systèmes d'IA denses
• Contrôles de sécurité et de gouvernance adaptés à l'utilisation des données sensibles
• Assistance au déploiement, réflexion sur l'architecture de référence et planification du cycle de vie

Hammer Stack est conçu pour répondre à cette exigence de pile complète. Hammer le décrit comme combinant des processeurs AMD EPYC™, des GPU et une connectivité réseau NVIDIA, un stockage haut débit VDURA et le soutien de consultants spécialisés en IA. Il se positionne également comme une extension physique de l'écosystème Hammer AI Works, fournissant l'infrastructure matérielle souveraine nécessaire au déploiement en production d'initiatives d'IA validées. (hammerdistribution.com)

C’est là toute la différence entre l’achat de composants et l’acquisition de solutions d’infrastructure d’IA. Les composants peuvent paraître performants individuellement. Une infrastructure compatible avec l’IA doit fonctionner comme un système.

Tableau comparatif : infrastructure d’IA standard vs infrastructure souveraine prête pour l’IA

Pourquoi les processeurs Hammer Stack et AMD EPYC™ répondent aux exigences

On parle souvent de l'infrastructure d'IA comme si le GPU était le seul composant important. En production, cette vision est trop réductrice. Les flux de travail d'IA comprennent la transformation des données, le prétraitement, le post-traitement, l'orchestration, la virtualisation, la gestion des bases de données, les fonctions de sécurité, la gestion du stockage et l'alimentation du GPU. Tous ces éléments dépendent fortement des performances du processeur du serveur.

Les processeurs AMD EPYC™ sont parfaitement adaptés à ce rôle. AMD indique que les processeurs AMD EPYC™ 9005 sont conçus spécifiquement pour accélérer les charges de travail des centres de données, du cloud et de l'IA, tandis que les processeurs AMD EPYC™ offrent également une base performante et écoénergétique pour l'IA d'entreprise et les charges de travail à usage général. (amd.com)

C’est important car toutes les charges de travail d’IA ne nécessitent pas la même architecture d’infrastructure. Certains flux de travail d’inférence, d’analyse, de recommandation, d’apprentissage automatique classique, d’analyse de graphes et de génération augmentée par la recherche peuvent tirer parti d’une infrastructure CPU à grand nombre de cœurs. Les cas d’utilisation plus importants, comme l’entraînement, le réglage fin ou une faible latence, peuvent nécessiter une accélération dédiée. Dans ces systèmes, les processeurs AMD EPYC™ constituent la base CPU qui permet à la plateforme de déplacer, gérer et traiter efficacement les données.

Hammer Stack intègre cette infrastructure de processeurs dans une solution d'infrastructure d'IA plus globale. Elle harmonise le calcul, l'accélération, le stockage, le réseau, l'alimentation, le refroidissement et le support afin que les partenaires puissent concevoir des solutions adaptées aux exigences réelles des charges de travail, et non à des hypothèses. La communication de Hammer, axée sur AMD, positionne les processeurs AMD EPYC™ comme faisant partie intégrante de Hammer Stack, aidant ainsi les partenaires à prendre en charge des environnements d'IA sur site conçus pour la souveraineté des données, les performances, le contrôle, une haute densité de cœurs, une large bande passante mémoire et des charges de travail d'IA, d'analyse et de calcul haute performance (HPC) évolutives.

Feuille de route pour une infrastructure compatible avec l'IA et erreurs courantes

Une infrastructure compatible avec l'IA fonctionne mieux lorsqu'elle est conçue en fonction de la charge de travail, et non des dernières tendances matérielles.

Une feuille de route pratique devrait suivre quatre étapes :

• Définir la charge de travail : identifier les projets d’IA expérimentaux, ceux qui passent en production et ceux qui dépendent de données sensibles ou réglementées.
• Cartographier les données : comprendre où se trouvent les données, où elles peuvent être déplacées et quelles exigences de résidence, de conformité ou d’audit s’appliquent.
• Choisissez le modèle de déploiement : déterminez quelles charges de travail doivent être déployées dans le cloud public, lesquelles sur site et lesquelles nécessitent une approche hybride.
• Construire la plateforme complète : harmoniser le calcul, le stockage, la mise en réseau, l’accélération, l’alimentation, le refroidissement, la sécurité et le support du cycle de vie.

Les erreurs courantes surviennent généralement lorsque les organisations négligent une étape. La première consiste à croire que la préparation à l'IA se limite à la capacité des GPU. Les accélérateurs sont importants, certes, mais l'IA en production repose sur une plateforme complète. La seconde est de dissocier la stratégie de données de la stratégie d'infrastructure. Si les données doivent rester dans un environnement contrôlé, la conception de l'infrastructure doit en tenir compte dès le départ. La troisième est de considérer l'infrastructure de preuve de concept comme si elle prendrait automatiquement en charge l'IA en production.

Hammer Stack a été conçu pour répondre à ce défi. Il offre aux partenaires une approche plus structurée pour accompagner leurs clients au-delà des environnements de preuve de concept fragmentés et vers une infrastructure souveraine et prête pour la production. La campagne Hammer Stack met également en avant la pression exercée sur le cloud public, la hausse des coûts à grande échelle, 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 déterminants pour une infrastructure sur site compatible avec l'IA.

Quand les organisations devraient-elles envisager des solutions d'infrastructure d'IA souveraine ?

Les organisations devraient envisager des solutions d'infrastructure d'IA souveraine lorsque l'IA devient opérationnellement importante, commercialement sensible ou difficile à gérer uniquement via le cloud public.

Les signaux d'achat courants comprennent :

• Les projets d'IA passent de la phase de preuve de concept à la production
• Des données sensibles ou réglementées sont nécessaires pour les charges de travail d'IA
• Les factures cloud, les dates de renouvellement ou les coûts de transfert de données sont de plus en plus difficiles à prévoir
• Les charges de travail sensibles à la latence doivent s'exécuter à proximité des utilisateurs, des systèmes ou des données
• Les clients ont besoin de contrôles plus clairs en matière d'audit, de sécurité ou de résidence
• Les équipes internes souhaitent un meilleur contrôle sur le cycle de vie de l'infrastructure et le calendrier des mises à niveau
• Les plateformes d'IA existantes sont limitées par la fragmentation des ressources de calcul, de stockage ou de réseau
• Les partenaires ont besoin d'une méthode reproductible pour concevoir, déployer et prendre en charge l'infrastructure d'IA

Le client idéal n'est pas forcément celui qui demande du « matériel d'IA ». Il s'agit plutôt de l'organisation qui cherche à déployer l'IA au plus près de ses données, à dépasser le stade de la preuve de concept, à réduire sa dépendance ou à rendre son infrastructure d'IA commercialement viable.

Comment les partenaires peuvent positionner Hammer Stack

Pour les partenaires de distribution, Hammer Stack offre un moyen pratique de faire évoluer la discussion des produits individuels vers des solutions d'infrastructure d'IA complètes.

Les points de départ les plus solides sont :

• Souveraineté des données : où résident les données du client et où peuvent-elles être déplacées légalement ou opérationnellement ?
• Niveau de préparation à l'IA : l'infrastructure est-elle conçue pour une IA de production ou s'agit-il simplement d'une preuve de concept ?
• Placement des charges de travail : quelles charges de travail doivent être installées sur site, lesquelles doivent rester dans le cloud et lesquelles nécessitent un modèle hybride ?
• Équilibre des performances : Les fonctions de calcul, de stockage, de réseau, d'alimentation et de refroidissement sont-elles conçues comme un seul système ?
• Maîtrise commerciale : les coûts, les renouvellements et les plans de capacité du cloud sont-ils prévisibles ?
• Assistance tout au long du cycle de vie : Qui aidera à concevoir, configurer, déployer et assurer le support de la plateforme ?

Hammer Stack trouve sa place dans ces discussions car il n'est pas présenté comme un ensemble matériel autonome. Il fournit l'infrastructure matérielle souveraine nécessaire au déploiement en production d'initiatives d'IA validées, avec des processeurs AMD EPYC™ prenant en charge la couche de calcul pour les charges de travail exigeantes en matière d'IA, d'analyse et de calcul haute performance.

En résumé : la souveraineté des données nécessite une infrastructure compatible avec l’IA

La souveraineté des données, l'infrastructure adaptée à l'IA et les solutions d'infrastructure d'IA ne doivent pas être traitées séparément. Ce sont trois volets d'une même décision stratégique.

La souveraineté des données implique un besoin de contrôle. Une infrastructure compatible avec l'IA fournit la plateforme nécessaire aux charges de travail en production. Les solutions d'infrastructure d'IA regroupent les composants, la conception, le support et le modèle commercial afin que les organisations puissent passer de l'expérimentation à la création de valeur.

Hammer Stack offre aux partenaires et aux clients une solution pratique pour se procurer cette infrastructure. Grâce aux processeurs AMD EPYC™ au niveau du calcul, Hammer Stack prend en charge les environnements d'IA souverains axés sur la performance, le contrôle, l'évolutivité et la fiabilité à long terme de l'infrastructure.

Pour les organisations qui se demandent comment rendre l'IA plus sûre, plus prévisible et plus adaptée à la production, la réponse commence par une infrastructure conçue à cet effet.

FAQ : souveraineté des données, infrastructure compatible avec l’IA et solutions d’infrastructure d’IA

Qu’est-ce que la souveraineté des données en IA ?

La souveraineté des données en IA implique de garder le contrôle sur l'emplacement des données, des modèles et des charges de travail d'IA, sur les personnes qui y ont accès et sur leur gouvernance. Elle est particulièrement importante lorsque l'IA utilise des données réglementées, sensibles ou confidentielles.

Qu’est-ce qu’une infrastructure prête pour l’IA ?

L'infrastructure compatible avec l'IA est une plateforme équilibrée conçue pour prendre en charge les charges de travail d'IA en matière de calcul, de stockage, de réseau, d'accélération, d'alimentation, de refroidissement, de sécurité et de gestion du cycle de vie. Elle est conçue pour une utilisation en production, et non uniquement pour l'expérimentation.

Comment Hammer Stack soutient-il la souveraineté des données ?

Hammer Stack soutient la souveraineté des données en offrant aux organisations une infrastructure sur site validée pour les charges de travail d'IA qui doivent rester au plus près des données sensibles, des limites de conformité ou des contrôles de politique interne.

Pourquoi les processeurs AMD EPYC™ sont-ils pertinents pour l'infrastructure d'IA ?

Les processeurs AMD EPYC™ prennent en charge les charges de travail exigeantes en IA, dans le cloud et en entreprise. Ils peuvent gérer directement de nombreuses charges de travail d'inférence et constituent également la base CPU des systèmes compatibles GPU, contribuant ainsi à la prise en charge des flux de travail d'IA plus larges.

Une infrastructure compatible avec l'IA a-t-elle toujours besoin de GPU ?

Non. Certaines charges de travail d'inférence IA, d'analyse et de traitement de données peuvent s'exécuter efficacement sur des processeurs à grand nombre de cœurs. Une accélération GPU dédiée peut être nécessaire pour les modèles plus volumineux, l'entraînement, le réglage fin ou les cas d'utilisation à faible latence.

Quand une entreprise devrait-elle envisager une infrastructure d'IA sur site ?

Une entreprise devrait envisager une infrastructure d'IA sur site lorsque la localisation des données, leur confidentialité, la latence, la prévisibilité des coûts, l'auditabilité ou le contrôle deviennent des facteurs importants. Ces besoins se font souvent plus pressants à mesure que l'IA passe du stade de preuve de concept à celui de production.

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