Et si le prochain défi en matière d’infrastructure d’IA ne consistait pas simplement à obtenir davantage de GPU, mais à mieux exploiter chaque GPU déjà déployé ?
Cette question prend de plus en plus d’importance à mesure que les organisations passent de l’expérimentation à la mise en production de l’IA.
Les premiers projets d’IA commencent souvent par l’accès à des ressources de calcul. Les équipes ont besoin de capacités GPU pour tester des modèles, développer des applications et démontrer leur valeur. Mais à mesure que les services d’IA s’étendent à davantage d’utilisateurs, d’applications, de locataires et de modèles, les enjeux liés à l’infrastructure évoluent.
L’IA en production n’est pas seulement une question de puissance de calcul. C’est aussi une question d’efficacité, de gouvernance, de routage et de coûts. Et, de plus en plus, c’est un enjeu commercial.
C’est précisément l’objectif de la récente version 2.3.0 de F5 BIG-IP Next for Kubernetes.
Avec cette version, F5 a introduit une optimisation avancée de l’IA pour l’inférence à l’échelle de la production. BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 intègre des fonctionnalités clés d’optimisation du trafic d’IA dans une infrastructure native prête pour la production, afin d’aider les entreprises à réduire les calculs d’IA redondants, à améliorer l’utilisation des GPU, à acheminer intelligemment les requêtes entre les modèles et les services, et à contrôler la consommation de jetons par les utilisateurs et les locataires.
“L’avenir de l’IA ne se jouera pas uniquement sur la puissance de calcul brute, mais sur la capacité des organisations à rendre chaque requête plus intelligente, chaque jeton plus traçable et chaque GPU plus performant. F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 aide les clients à franchir cette nouvelle étape.”
Cette version étend également la prise en charge des plateformes réseau accélérées NVIDIA de nouvelle génération, notamment la prise en charge de ConnectX-8 SuperNIC sur les systèmes x86, ainsi que celle de ConnectX-7 et BlueField-3 fonctionnant en mode SuperNIC.
Le trafic lié à l’IA devient un point de contrôle
À mesure que l’IA passe en production, la gestion du trafic va bien au-delà de la simple connectivité.
Une seule requête peut générer des milliers de jetons. Des invites similaires peuvent être soumises à plusieurs reprises par différents utilisateurs ou applications. Certaines requêtes peuvent nécessiter le modèle le plus performant disponible, tandis que d’autres peuvent être mieux prises en charge par un modèle moins coûteux ou un service d’IA spécialisé.
Chaque requête d’IA implique une décision. Où doit-elle être acheminée ? Quel modèle doit la traiter ? Combien coûtera-t-elle ? Quelle capacité d’infrastructure mobilisera-t-elle ? Et qui en décide ?
Ces décisions doivent être prises de manière cohérente et intelligente, au plus près du trafic lui-même. BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 contribue à créer ce point de contrôle plus intelligent, en optimisant le traitement des requêtes d’IA avant qu’elles ne consomment de coûteuses ressources de calcul. Car, pour l’IA en production, l’unité de compétition ne se limite pas au modèle. Elle englobe tout le système qui l’entoure.
Se préparer à des workflows d’IA plus dynamiques
Cela devient d’autant plus important à mesure que les applications d’IA évoluent, passant de simples interactions de type requête-réponse à des workflows agentiques plus dynamiques.
Dans ces environnements, les flux liés à l’IA peuvent circuler entre les agents, les outils, les services d’inférence et les composants applicatifs dans le cadre d’un processus en plusieurs étapes. Cela crée de nouvelles exigences en matière de contrôle du trafic, de contexte d’identité, d’application des politiques, de continuité des sessions et de résilience.
Pour les organisations, la conclusion est claire : une infrastructure d’IA en production ne doit pas se contenter de connecter les applications aux modèles. Elle doit fournir un point de contrôle cohérent pour l’acheminement, la gouvernance, l’authentification et la transmission des interactions avec l’IA dans des workflows toujours plus distribués.
BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 contribue à établir cette base en intégrant des capacités avancées d’optimisation de l’IA à une infrastructure native prête pour la production. En améliorant la mise en cache, le routage, l’équilibrage de charge, la gouvernance et l’accélération des requêtes d’IA, cette version aide les organisations à se préparer à un avenir où le trafic lié à l’IA sera plus distribué, plus autonome et plus critique pour leurs activités.
Réduire les calculs d’IA redondants
L’un des moyens les plus directs d’améliorer la rentabilité de l’IA consiste à éviter de répéter sans cesse les mêmes opérations coûteuses.
À mesure que l’adoption de l’IA progresse, les utilisateurs et les applications génèrent souvent des requêtes similaires ou répétées. Sans optimisation, chacune de ces requêtes peut mobiliser des capacités d’inférence supplémentaires, même lorsqu’une réponse similaire a déjà été générée. C’est du gaspillage. Et à l’échelle de l’IA, ce gaspillage devient vite coûteux.
BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 introduit la mise en cache sémantique des modèles d’IA en tant que fonctionnalité disponible pour tous. Elle permet de réduire les calculs GPU redondants pour les requêtes similaires ou répétées, d’optimiser les coûts liés aux jetons, de diminuer la latence et d’améliorer l’efficacité des GPU.
À l’échelle de la production, les calculs d’IA redondants peuvent engendrer des coûts inutiles considérables. Cette version contribue à relever ce défi en améliorant l’efficacité de l’inférence d’IA au niveau de la couche de gestion du trafic.
Améliorer l’utilisation des GPU et la sélection des modèles
L’équilibrage de charge traditionnel n’a pas été conçu pour gérer la complexité de l’inférence moderne en matière d’IA.
Les charges de travail d’IA introduisent de nouvelles variables, notamment l’utilisation des GPU, la profondeur des files d’attente, la disponibilité des modèles, les performances des systèmes back-end et la capacité de l’infrastructure. Il ne suffit pas d’acheminer le trafic vers le prochain point de terminaison disponible. Les requêtes d’IA doivent être dirigées vers la meilleure ressource disponible en fonction des conditions en temps réel.
BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 introduit l’équilibrage de charge intelligent pour l’IA en tant que fonctionnalité disponible pour tous. Il répartit dynamiquement le trafic d’inférence de l’IA en s’appuyant sur la télémétrie en temps réel et la connaissance de l’infrastructure afin d’optimiser l’utilisation des GPU, de réduire les goulots d’étranglement dans les files d’attente et d’améliorer les temps de réponse.
Cette version introduit également l’intégration du routage des grands modèles de langage (LLM) en tant que fonctionnalité disponible pour tous, permettant un routage intelligent entre différents LLM et services d’IA selon des politiques fondées notamment sur le coût, les performances, la spécialisation des modèles ou les exigences opérationnelles.
La plupart des organisations ne feront pas reposer leur IA en production sur un seul modèle. Le choix du modèle approprié dépend du cas d’usage, des exigences de performance, de la politique de l’entreprise et de la structure des coûts.
Le modèle le plus puissant n’est pas toujours le plus adapté. Parfois, la décision la plus judicieuse en matière d’IA consiste à choisir un modèle suffisamment performant, rapide et économique pour la tâche à accomplir. Cela nécessite une infrastructure capable d’appliquer des règles à cette décision.
Gouverner la consommation de jetons
Les jetons deviennent l’une des unités les plus importantes de l’économie des infrastructures d’IA.
Ils influent sur les coûts, la planification des capacités, l’utilisation par les locataires et les performances. C’est également à leur niveau que l’enthousiasme suscité par l’IA commence à se confronter aux réalités financières.
BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 introduit la gouvernance des jetons en tant que fonctionnalité disponible pour tous, avec des fonctions de surveillance, de comptabilisation et de limitation du débit des jetons. Les entreprises peuvent ainsi mieux maîtriser les coûts de leur infrastructure d’IA et faire respecter les politiques d’utilisation pour l’ensemble des utilisateurs, des applications et des locataires.
Pour les dirigeants d’entreprise, cela permet de rendre l’utilisation de l’IA plus transparente. Pour les équipes chargées des plateformes, cela offre un moyen concret de gérer une infrastructure d’IA partagée.
Dans les environnements d’IA en production, la gouvernance des jetons permet aux organisations de maîtriser l’un des postes de coûts qui connaît la croissance la plus rapide au sein des infrastructures modernes.
Accroître la flexibilité de l’infrastructure
L’infrastructure d’IA évolue rapidement. Certaines organisations s’orientent vers des architectures basées sur des DPU. D’autres optimisent leurs systèmes x86 grâce à une accélération réseau de nouvelle génération. Beaucoup procèdent à une modernisation par étapes, en conciliant performances, coûts et préparation opérationnelle.
BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 étend la prise en charge matérielle aux systèmes x86 équipés de ConnectX-8 SuperNIC. Cette version prend également en charge ConnectX-7 et BlueField-3 fonctionnant en mode SuperNIC.
Les entreprises bénéficient ainsi d’une plus grande flexibilité pour optimiser les performances de traitement du trafic lié à l’IA et l’efficacité des processeurs. Pour les équipes qui ne sont pas encore prêtes à adopter les DPU, la prise en charge de SuperNIC offre une autre voie pour améliorer l’efficacité de l’infrastructure tout en restant en phase avec les plateformes réseau NVIDIA de nouvelle génération.
La modernisation de l’infrastructure d’IA ne se fait pas en une seule étape. Les organisations ont besoin d’options adaptées à leur situation actuelle, tout en conservant la possibilité d’évoluer progressivement vers des architectures accélérées plus avancées.
Pourquoi est-ce important ?
BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 reflète une évolution plus large de la manière dont les organisations doivent exploiter leur infrastructure d’IA.
La première phase de l’IA était axée sur l’accès aux ressources de calcul. La prochaine sera axée sur le contrôle.
À mesure que les services d’IA passent en production, les équipes doivent concilier performances, maîtrise des coûts, politiques et confiance dès la conception. Elles doivent optimiser les requêtes avant qu’elles ne mobilisent des infrastructures coûteuses, encadrer les usages entre les différents locataires et applications, acheminer intelligemment le trafic entre les modèles et les services, et garantir des performances accélérées pour l’IA, aujourd’hui comme demain.
C’est là tout l’intérêt de l’optimisation avancée de l’IA dans BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0.
Cette version récente aide les organisations à rendre leur infrastructure d’IA plus efficace, mieux maîtrisée et davantage prête pour un déploiement à grande échelle en production.
L’avenir de l’IA ne reposera pas uniquement sur la puissance de calcul brute, mais appartiendra aux organisations capables d’optimiser chaque requête, de mieux rendre compte de chaque jeton et d’exploiter davantage chaque GPU. F5 BIG-IP Next for Kubernetes 2.3.0 aide les clients à franchir cette nouvelle étape.
Pour en savoir plus, consultez la page web F5 BIG-IP Next for Kubernetes.
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