Calcul d'Inférence IA : La Prochaine Frontière du Matériel Spécialisé

Alors que les immenses exigences de calcul de l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle dominent souvent les gros titres et captivent les investisseurs, un défi plus discret mais tout aussi profond émerge : les exigences de l’inférence IA. Cette phase, où les modèles d’IA entraînés sont réellement mis en œuvre, évolue rapidement et pourrait bientôt pousser les GPU les plus avancés d’aujourd’hui à leurs limites.

Sid Sheth, fondateur et PDG de d-Matrix, souligne un changement significatif dans le paysage de l’IA. Le monde de l’entraînement des modèles d’IA a été historiquement “monolithique”, largement dominé par les GPU, en particulier ceux d’une seule entreprise éminente. Cependant, le domaine de l’inférence IA présente un contraste frappant. Il est loin d’être un scénario universel, caractérisé par une vaste variété de charges de travail, chacune exigeant des besoins computationnels distincts. Certains utilisateurs privilégient l’efficacité des coûts, d’autres recherchent une interactivité en temps réel avec le modèle, tandis qu’un troisième groupe pourrait se concentrer uniquement sur la maximisation du débit de données. Cette diversité inhérente signifie qu’aucune architecture matérielle ou infrastructure informatique unique ne peut servir efficacement tous ces besoins variés simultanément. Sheth anticipe un avenir véritablement “hétérogène” pour l’inférence, où du matériel spécialisé, le meilleur de sa catégorie, sera déployé pour répondre aux demandes spécifiques des utilisateurs et des applications individuels.

L’un des obstacles techniques les plus critiques en inférence IA est de s’assurer que la mémoire, qui stocke les données, reste aussi physiquement proche que possible des unités de calcul qui les traitent. Cette proximité est vitale car les charges de travail IA, en particulier celles impliquant l’IA générative, nécessitent un accès fréquent à la mémoire. Lors de la génération de contenu, les modèles s’appuient fortement sur la mise en cache des données précédentes. Chaque nouveau “token” — un morceau de données comme un mot ou un sous-mot — généré nécessite de puiser dans ces informations mises en cache pour déterminer la prochaine sortie optimale. Ce problème s’intensifie considérablement avec les agents IA, augmentant les demandes de mémoire par dix, voire cent fois. Par conséquent, minimiser la distance que les données doivent parcourir entre la mémoire et le calcul devient primordial, impactant directement la vitesse, l’efficacité et la rentabilité des opérations d’inférence.

Les entreprises innovent activement pour relever ce défi. Par exemple, la plateforme d’inférence IA Corsair de d-Matrix illustre une approche novatrice pour l’architecture et l’emplacement de la mémoire et du calcul. L’entreprise construit des chiplets spécialisés, qui sont ensuite co-packagés dans un tissu flexible. Cette conception confère à la plateforme une élasticité et une modularité critiques, lui permettant de s’adapter précisément aux exigences du client. Au sein de Corsair, les couches de mémoire et de calcul sont empilées directement les unes sur les autres, à la manière d’une pile de crêpes. Cette conception révolutionnaire réduit drastiquement la distance physique que les données doivent parcourir. Comme le décrit Sheth, les données “pleuvent” efficacement de la mémoire vers les unités de calcul directement en dessous, la surface accrue entre les couches facilitant un volume de transfert de données beaucoup plus élevé.

À mesure que les applications IA continuent de proliférer et de mûrir, les projecteurs se déplacent progressivement du lourd travail initial de l’entraînement des modèles vers la tâche continue, diverse et tout aussi exigeante de les exécuter à grande échelle. L’avenir de l’infrastructure IA sera sans aucun doute façonné par ces exigences d’inférence évolutives, stimulant une nouvelle vague d’innovation matérielle spécialisée.