Présentation de l'évolution
L'avènement des agents IA pousse les fournisseurs d'infrastructure à se concentrer sur l'efficacité, le débit et les coûts de fonctionnement des charges de travail agentic à grande échelle. Selon Chen Goldberg, vice-présidente exécutive de CoreWeave, « lorsque votre produit est un agent IA, chaque token généré a un coût et un impact commercial ».
Architecture et fonctionnement
La technologie Vera Rubin de Nvidia offre 10 fois meilleur débit d'inférence par watt et coûte un dixième du coût par million de tokens par rapport à Blackwell. Cela nécessite une approche différente de l'infrastructure, avec une coordination complète de la pile et une gestion des systèmes comme un tout. Le « Mission Control » de CoreWeave gère ainsi les systèmes de calcul, de réseau et de stockage de manière intégrée.
Exemple de code pour la gestion des systèmes :
# gestion des ressources
gestion_resources = {
'calcul' : 'GPU',
'réseau' : 'Infiniband',
'stockage' : 'SSD'
}
Implications et limites
Les opérations AI continues deviennent le modèle d'infrastructure pour les charges de travail agentic. Les infrastructures doivent être conçues pour supporter des boucles de rétroaction continues, permettant aux agents IA d'apprendre et de s'adapter en permanence. Cela nécessite une validation précise des charges de travail et une orchestration efficace des ressources. La gestion des racks comme système intégré devient également cruciale, avec des tests de puissance, de refroidissement, de réseau, de logiciel et de sécurité.
Validation et mise en œuvre
La validation de l'infrastructure comme système de production est essentielle. Les entreprises comme CoreWeave et Dell Technologies mettent en place des processus de validation extensifs pour garantir la fiabilité et la sécurité de leurs systèmes. Les technologies de gestion de rack, comme Racky et Valvey, permettent de contrôler et d'observer les composants en temps réel, assurant ainsi une exploitation efficace et fiable des agents IA.
