À mesure que l’intelligence artificielle (IA) continue de progresser, la demande en matériel hautes performances monte en flèche. Les organisations ont de plus en plus de mal à suivre le rythme de la puissance de calcul requise pour exécuter des modèles et des charges de travail d’IA complexes. C'est là qu'intervient le GPU en tant que service (GPUaaS).
En offrant un accès à la demande à de puissantes unités de traitement graphique (GPU) sur le cloud, GPUaaS transforme la façon dont les entreprises abordent l'infrastructure de l'IA. Il élimine le besoin d’investissements matériels coûteux, permet une mise à l’échelle transparente et s’intègre parfaitement aux services cloud existants, tout en simplifiant les opérations. Mais comment fonctionne exactement le GPUaaS et pourquoi devient-il la solution incontournable pour les organisations axées sur l’IA ?
Au sein de l'Association des nations de l'Asie du Sud-Est (ASEAN), le marché du GPUaaS se développe grâce à l'arrivée de nouveaux acteurs qui s'attèlent à relever des défis régionaux spécifiques. La langue constitue un facteur clé de cette croissance. Les grands modèles de langage open source sont surtout entraînés en anglais et peinent souvent avec les langues locales, riches en subtilités culturelles. Vous devez donc réentraîner ou affiner ces modèles avec des données locales pour obtenir des réponses plus précises et adaptées dans les langues maternelles.
En même temps, les avantages du GPUaaS stimulent son adoption. L’évolutivité vous permet d’ajuster facilement les ressources GPU selon les besoins de votre projet. L’élasticité, via un modèle de paiement à l’utilisation, vous aide à maîtriser vos coûts en ne payant que pour ce que vous consommez. Le GPUaaS vous donne aussi un accès immédiat à une technologie de pointe, facilitant ainsi le prototypage et le déploiement rapides pour plus de flexibilité et une mise sur le marché accélérée.
Un autre aspect essentiel concerne la gravité, la résidence et la souveraineté des données. La gravité des données désigne la tendance des applications et services à se rapprocher des données pour optimiser performance et efficacité. Souvent, les données doivent rester dans des zones spécifiques en raison des règles de résidence et de souveraineté, ce qui exige que les fournisseurs GPUaaS soient proches de leurs utilisateurs. L’intelligence artificielle souveraine, qui valorise la capacité d’un pays à développer l’IA via sa propre infrastructure, ses données et ses ressources, influence aussi fortement la demande pour du GPUaaS localisé.
Enfin, le coût et l’offre limitée de GPU au sein des fournisseurs de services cloud (CSP) de l’ASEAN sont des facteurs à prendre en compte lorsqu’il s’agit d’adopter le GPUaaS. Selon un récent rapport Dell , les déploiements d’IA sur site peuvent générer jusqu’à 75 % d’économies par rapport aux solutions basées sur CSP. GPUaaS offre une alternative rentable, permettant aux organisations d'accéder à des GPU hautes performances sans investir au préalable dans une quantité importante de matériel, ce qui en fait une option attrayante pour ceux qui cherchent à faire évoluer leurs capacités d'IA dans la région.
Bien que les avantages du GPUaaS contribuent à son adoption généralisée, ils apportent également leur lot de préoccupations. L’un des principaux problèmes est la sécurité des données, car les données transmises vers et depuis les GPU peuvent être vulnérables à l’interception ou à l’accès non autorisé. De plus, le traitement des données sur des GPU distants peut impliquer de se conformer à différentes réglementations en matière de protection des données et à différentes exigences de conformité. Une autre préoccupation concerne les performances, où la dépendance à Internet ou à la connectivité privée et les performances fluctuantes du GPU peuvent affecter la vitesse et la réactivité des applications. Le GPUaaS dépend de connexions stables et à haut débit, privilégiant souvent les réseaux privés par rapport à l'Internet public pour des performances optimales.
F5 propose des services innovants de mise en réseau, d'optimisation du trafic et de sécurité basés sur SaaS multicloud pour les clouds publics et privés, y compris les fournisseurs de GPUaaS, via une console unique.
En formant une superposition de maillage crypté au-dessus de n'importe quel réseau, les organisations peuvent se connecter à un fournisseur GPUaaS (usine d'IA) pour l'inférence, l'intégration ou la formation de l'IA. Grâce à une segmentation complète du réseau et des applications, toute la connectivité superposée est privée et sécurisée, construite sur une sous-couche réseau existante. De plus, la structure maillée cryptée F5 répond aux défis de la résilience numérique en surveillant, détectant, optimisant et distribuant de manière dynamique le trafic vers ces composants d'IA sains, garantissant ainsi que vos applications d'IA sont toujours opérationnelles et disponibles.
Vous trouverez ci-dessous un exemple de déploiement de génération augmentée de récupération LLM (RAG), exploitant une usine d'IA d'un fournisseur GPUaaS. Les données étant transportées en toute sécurité via le maillage sécurisé grâce au cryptage, il n'y a aucune inquiétude concernant les données en transit ; il n'y a pas non plus de données au repos chez le fournisseur GPUaaS. Les données du corpus d’une organisation au repos restent à l’emplacement d’origine sans aucune modification. Cette architecture permet également l’inférence de l’IA pour les applications sensibles à la latence en périphérie (un cloud public ou même des succursales).
Si l'application d'IA (comme un chatbot agentique compatible RAG) est rendue accessible depuis Internet, il est important d'envisager un service de protection d'application Web et d'API (WAAP) basé sur un réseau cloud pour protéger l'application d'IA contre les cyberattaques.
En exploitant une plateforme avec une console de gestion unique, il est désormais possible d'assurer la conformité, l'observabilité et le contrôle de tout le trafic, y compris les API traversant le nord/sud et l'est/ouest à travers la structure maillée cryptée.
De plus, le trafic sur l’Internet public et le maillage crypté privé doit être observable et contrôlable par les équipes NetOps et SecOps pour gérer ce qui est essentiellement une infrastructure multicloud complexe et hétérogène.
À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, il est essentiel de renforcer la résilience des systèmes d’IA pour garantir un succès à long terme. GPUaaS offre une solution évolutive et efficace, mais les organisations doivent relever des défis tels que la sécurité des données, la variabilité des performances et la conformité réglementaire. En répondant à ces préoccupations et en tirant parti de la flexibilité du GPUaaS, les entreprises peuvent mieux se positionner pour répondre aux demandes croissantes des charges de travail pilotées par l’IA.
Si vous souhaitez découvrir comment la résilience de l'IA peut autonomiser votre organisation, venez nous rendre visite lors de la prochaine conférence GovWare au stand P06, du 15 au 17 octobre, au Sands Expo and Convention Centre, où nous discuterons plus en détail de ces tendances et solutions.