AI server : dé­fi­ni­tion, exigences et avantages

Les serveurs IA sont des serveurs conçus pour l’en­traî­ne­ment de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Des com­po­sants logiciels et matériels par­ti­cu­liè­re­ment per­for­mants dis­tin­guent les serveurs IA des serveurs tra­di­tion­nels.

Un serveur IA, c’est quoi ?

Un serveur IA (AI server en anglais) est un type de serveur spé­cia­lisé conçu pour exécuter des ap­pli­ca­tions du domaine de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle (IA) et de l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique (ML pour Machine Learning). Pour ce faire, les serveurs AI sont équipés de matériel et de logiciels de pointe pouvant répondre aux exigences de calcul élevées des modèles IA. Con­trai­re­ment aux serveurs tra­di­tion­nels, qui sont eux prin­ci­pa­le­ment utilisés pour des tâches in­for­ma­tiques générales et pour l’hé­ber­ge­ment de sites Internet ou de bases de données, les serveurs IA sont optimisés pour le trai­te­ment de grandes quantités de données et pour des calculs complexes.

Exigences ma­té­rielles d’un serveur IA

Les com­po­sants d’un serveur IA sont dé­ter­mi­nants pour ses per­for­mances et son ef­fi­ca­cité. Les ap­pli­ca­tions IA étant très gour­mandes en calcul et en mémoire, un matériel spé­ci­fique est né­ces­saire. Les prin­ci­paux com­po­sants sont :

• Pro­ces­seurs gra­phiques (GPU) : les GPU sont es­sen­tiels pour le trai­te­ment des flux de données pa­ral­lèles. Ceci est par­ti­cu­liè­re­ment né­ces­saire pour l’en­traî­ne­ment des modèles d’ap­pren­tis­sage profond (Deep Learning).
• Pro­ces­seurs centraux (CPU) : des CPU puissants sont in­dis­pen­sables pour les calculs généraux et la gestion du serveur.
• Mémoire vive (RAM) : afin de pouvoir conserver en mémoire des ensembles de données assez vo­lu­mi­neux et de réduire le temps d’accès, les serveurs IA ont besoin d’une mémoire vive (RAM) re­la­ti­ve­ment im­por­tante. Au minimum 64 Go, mais bien souvent 128 Go ou plus, sont re­com­man­dés.
• Stockage : les travaux en rapport avec l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle sont gourmands en mémoire. Pour leur en­traî­ne­ment, les modèles IA ont besoin de nombreux ensembles de données. Il est donc essentiel de disposer de suf­fi­sam­ment de mémoire HDD ou, mieux encore, de mémoire SSD.
• Cartes réseau : une connexion réseau per­for­mante est in­dis­pen­sable pour la com­mu­ni­ca­tion au sein du réseau d’appareils.

Exigences lo­gi­cielles d’un serveur IA

Pour un serveur IA, disposer de logiciels adaptés est aussi important que de bons com­po­sants, car l’en­traî­ne­ment et l’exécution de modèles IA exigent des ap­pli­ca­tions spé­ci­fiques.

• Système d’ex­ploi­ta­tion : pour tra­vail­ler sur un AI server, il faut bien sûr un système d’ex­ploi­ta­tion qui gère les res­sources ma­té­rielles. Les dis­tri­bu­tions Linux telles que Ubuntu, CentOS ou Debian qui sup­por­tent na­ti­ve­ment la plupart des fra­me­works IA, sont prin­ci­pa­le­ment utilisées.
• Fra­me­works IA : des en­vi­ron­ne­ments spé­ci­fiques dédiés au travail avec l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique sont in­con­tour­nables sur tout serveur IA. Ten­sor­Flow, PyTorch et Keras en par­ti­cu­lier, sont très po­pu­laires.
• Bi­blio­thèques lo­gi­cielles : les bi­blio­thèques lo­gi­cielles telles que NumPy ou Pandas sont né­ces­saires pour pro­gram­mer des modèles IA.
• Modèles IA : un modèle IA est un programme qui exécute les tâches IA. Il est entraîné de dif­fé­rentes manières afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles.

Comment fonc­tionne un serveur IA ?

Un serveur IA fonc­tionne en traitant et en analysant de grandes quantités de données. L’objectif est de former des modèles à l’aide de l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique ou de l’ap­pren­tis­sage profond qui peuvent ensuite faire des pré­dic­tions, prendre des décisions sur la base de nouvelles données ou, dans le cas de l’IA gé­né­ra­tive, produire des résultats. Pour bien com­prendre le fonc­tion­ne­ment d’un serveur d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, on peut le diviser en plusieurs étapes :

1. Pré­pa­ra­tion des données : la première étape consiste à collecter les données né­ces­saires à l’en­traî­ne­ment du modèle IA, à les nettoyer et à les stocker dans un format approprié.
2. En­traî­ne­ment du modèle : la deuxième étape consiste à entraîner un al­go­rithme IA avec les données préparées ou les données d’exercice. Elle demande des res­sources de calcul in­ten­sives, car l’al­go­rithme itérera à travers les données et ajustera ses pa­ra­mètres afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles. L’en­traî­ne­ment peut donc durer des heures, voire des jours.
3. Éva­lua­tion du modèle : le modèle entraîné est ensuite exécuté avec un ensemble de données séparé, appelé données de test, afin d’évaluer sa précision et ses per­for­mances.
4. Dé­ploie­ment du modèle : pour finir, le modèle peut être transféré dans un en­vi­ron­ne­ment de pro­duc­tion où il est appliqué à de nouvelles données en vue de fournir des pré­vi­sions.

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Avantages des serveurs IA

Pour les en­tre­prises, l’uti­li­sa­tion de serveurs IA peut être bénéfique à plusieurs égards, notamment lorsque les sites IA, l’AIaaS voire l’IA dans le Cloud, ne suffisent plus en termes de fonc­tion­na­li­tés ou de per­for­mances, un serveur IA dédié est un bon choix.

L’évo­lu­ti­vité est un atout majeur qui plaide en faveur de l’uti­li­sa­tion des serveurs IA. Ils peuvent être ajustés en fonction des besoins, offrant ainsi une puissance de calcul ou une mémoire accrue. Cela maximise l’uti­li­sa­tion des res­sources dis­po­nibles. Les serveurs IA utilisent un matériel spé­cia­le­ment conçu pour l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, avec une emphase par­ti­cu­lière sur les pro­ces­seurs gra­phiques (GPU), qui font toute la dif­fé­rence dans ce domaine.

Prin­ci­paux domaines d’uti­li­sa­tion des serveurs IA

Les serveurs IA con­vien­nent à tous les domaines dans lesquels l’uti­li­sa­tion de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle est glo­ba­le­ment utile. Ce sont surtout des domaines dans lesquels le trai­te­ment et l’analyse de très grandes quantités de données ainsi que la re­con­nais­sance de modèles ont un rôle important. Les voitures autonomes en sont un bon exemple : elles utilisent des réseaux neuronaux exécutés sur des serveurs pour in­ter­pré­ter en temps réel les données col­lec­tées par les capteurs et les caméras. Mais les serveurs IA sont également un très bon choix dans le domaine de la re­con­nais­sance et de la gé­né­ra­tion de la parole et d’images : les Large Language Models (grands modèles de langage) ou l’IA gé­né­ra­tive pro­dui­sent des textes et des images sur la base de données apprises et de pro­ba­bi­li­tés.