L’IA est devenue une pierre angulaire de la compétitivité technologique et de l’autonomie stratégique de l’Europe.
Des villes intelligentes à la décarbonation de l’industrie, en passant par les soins de santé et les services financiers : l’IA remodèle les organisations et l’économie européenne au sens large. Le plan d’action AI Continent de la Commission européenne et le Cloud and AI Development Act placent une infrastructure de centres de données avancée et durable au cœur de cette ambition, avec notamment l’objectif de au moins tripler la capacité des centres de données de l’UE au cours des cinq à sept prochaines années, afin de soutenir des workloads d’IA de pointe et de cloud souverain.
Alors que les initiatives d’IA s’accélèrent dans toute l’UE et sont déployées à plus grande échelle, une question cruciale se pose : comment concevoir et exploiter les centres de données de la prochaine génération pour répondre aux contraintes et aux opportunités propres à l’Europe ? L’infrastructure d’IA diffère fondamentalement de l’IT traditionnelle : elle fonctionne à plus grande échelle, avec une densité plus élevée et des besoins énergétiques nettement supérieurs, tout en devant respecter les règles strictes de l’UE en matière d’efficacité énergétique et de durabilité. Les workloads d’IA ne peuvent pas simplement être ajoutés aux architectures de centres de données existantes ; ils exigent un nouveau type d’infrastructure, conçu dès le départ pour offrir performances, efficacité et évolutivité, tout en répondant aux exigences européennes en matière d’utilisation d’énergie renouvelable, de réutilisation de la chaleur résiduelle et de transparence des rapports énergétiques.
Des solutions intégrées à l’échelle du rack
Traditionnellement, les centres de données sont construits comme des ensembles de serveurs distincts, optimisés indépendamment les uns des autres puis regroupés en clusters. Pour répondre aux exigences de la mise à l’échelle d’une infrastructure prête pour l’IA, le secteur explore de plus en plus des architectures rackscale fortement intégrées, dans lesquelles la puissance de calcul, la mémoire, les réseaux et les logiciels sont conçus conjointement comme un seul système intégré. Ces plateformes réunissent processeurs généralistes, accélérateurs d’IA, réseaux à haut débit et une pile logicielle de plus en plus ouverte au sein d’une architecture cohérente, spécifiquement conçue pour les workloads d’IA.
Grâce à ce niveau d’intégration, les performances de l’IA ne sont plus limitées uniquement par la puissance de calcul. De plus en plus souvent, le goulot d’étranglement réside dans l’efficacité avec laquelle les données peuvent circuler dans le système. À mesure que les modèles gagnent en taille et en complexité, la bande passante mémoire, l’efficacité de l’interconnexion et l’orchestration au niveau du système deviennent des facteurs cruciaux. En bref, le déplacement des données peut consommer plus d’énergie que le calcul lui-même. C’est pourquoi les solutions rackscale sont conçues pour optimiser les performances par watt et les performances par octet déplacé, plutôt que les seules performances brutes. Ces indicateurs sont essentiels pour une IA évolutive.
Parallèlement, la densité de calcul augmente de façon spectaculaire. Pour certains workloads d’IA, un seul rack peut atteindre des niveaux de performance qui nécessitaient auparavant plusieurs clusters de serveurs. Ce changement transforme le centre de données lui-même, le rack devenant la brique fondamentale de l’infrastructure d’IA. En intégrant processeurs, accélérateurs, réseaux et logiciels au niveau du rack, l’architecture rackscale permet aux organisations de déployer l’infrastructure d’IA plus efficacement, de la faire évoluer de façon plus prévisible et d’optimiser les performances de l’ensemble du système. Cette approche répond aussi à l’un des défis les plus urgents de l’IA actuellement : l’énergie.
Optimiser l’architecture d’IA
La disponibilité de l’énergie devient rapidement une contrainte potentielle pour le déploiement des centres de données d’IA. À mesure que les installations atteignent des puissances de l’ordre du gigawatt, les initiatives numériques et l’infrastructure physique doivent suivre le rythme des systèmes énergétiques nationaux et régionaux. Parallèlement, la densité de calcul augmente de façon spectaculaire, ce qui exige de nouvelles approches en matière de refroidissement, d’alimentation électrique et d’architecture système.
C’est là que l’équilibre architectural devient essentiel. Les performances de l’IA ne sont plus déterminées par un seul composant, comme un accélérateur. Elles dépendent de l’intégration transparente des processeurs, accélérateurs, réseaux, mémoire et logiciels. Pour répondre aux exigences de puissance et de performance de l’IA, il faut attribuer le bon moteur de calcul à la bonne tâche, qu’il s’agisse d’un CPU, d’un GPU, d’un accélérateur spécialisé ou d’une combinaison de ceux-ci, fonctionnant ensemble dans un système équilibré. Les GPU et autres accélérateurs fortement parallèles jouent un rôle crucial dans des charges de travail telles que l’entraînement de grands modèles de langage et l’inférence d’IA à haut débit à grande échelle. Les CPU restent essentiels pour coordonner les déplacements de données, gérer les workflows et traiter les tâches généralistes et sensibles à la latence.
L’efficacité énergétique au niveau des composants est tout aussi importante. Les performances par watt et les performances par octet déplacé deviennent les indicateurs déterminants des solutions d’IA optimisées sur le plan énergétique. Des fabricants de matériel comme AMD y répondent avec des processeurs, accélérateurs, systèmes de mémoire et interconnexions plus efficaces, tandis que les concepteurs de systèmes optimisent l’ensemble de la plateforme plutôt que de se concentrer sur un seul composant. Cela permet aux organisations de faire évoluer l’IA tout en limitant l’impact sur la consommation d’énergie, les besoins de refroidissement et les coûts d’exploitation totaux.
Vers un avenir ouvert pour l’IA
En matière d’accélération de l’IA, l’avenir est ouvert. Les développeurs ont besoin d’écosystèmes logiciels comme AMD ROCm, qui offrent des outils, bibliothèques, frameworks et possibilités d’optimisation des performances accessibles, tout en gardant la possibilité de choisir le matériel en fonction de la charge de travail, de la disponibilité, des coûts et des exigences stratégiques. Les standards ouverts et les logiciels portables peuvent aider à réduire le vendor lock-in et à garder les investissements en infrastructure adaptables à mesure que les technologies évoluent.
Pour réaliser son véritable potentiel, l’IA doit devenir omniprésente, du centre de données et du cloud jusqu’à la périphérie du réseau et aux terminaux. Les progrès de l’IA générative et de l’IA agentique restent rapides, mais il y a aussi l’IA physique, qui apporte une intelligence en temps réel aux systèmes du monde réel. L’IA dépasse les environnements numériques et s’intègre directement dans les machines et appareils des utilisateurs finaux, des PC IA aux systèmes industriels et aux robots. Pour rendre cet avenir possible, l’infrastructure d’IA doit être conçue non seulement pour l’évolutivité, mais aussi pour la distribution, ce qui rend les écosystèmes logiciels ouverts, les interfaces interopérables et les modèles de déploiement efficaces de plus en plus importants.
La question porte de plus en plus sur la manière dont l’IA transformera les industries et les économies, et sur la façon de bâtir l’infrastructure pour soutenir l’IA à grande échelle, tout en trouvant un équilibre entre performances, flexibilité et exigences de puissance de calcul et d’efficacité énergétique. Pour l’Europe, cela représente une opportunité majeure : développer une infrastructure d’IA puissante et durable, qui reste en même temps ouverte, résiliente et adaptable à un paysage technologique en mutation.
Ceci est une contribution fournie par Rob de Bruin, Head of Channel Benelux AMD. Pour plus d’informations sur AMD, vous pouvez consulter ce site.