Les charges de travail d’AI font référence aux types spécifiques de tâches ou de tâches de calcul effectuées par des systèmes d’Artificial Intelligence (AI). Il peut s’agir d’activités telles que le traitement des données, l’entraînement des modèles, l’inférence (faire des prédictions), le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images, etc. À mesure que l’AI continue d’évoluer, ces charges de travail sont devenues un élément essentiel du fonctionnement des entreprises et des technologies, nécessitant du matériel et des logiciels spécialisés pour gérer les exigences uniques qu’elles imposent aux systèmes.
Les charges de travail d’AI sont essentielles, car elles alimentent les applications sur lesquelles nous nous appuyons quotidiennement, des moteurs de recommandation aux assistants vocaux, en passant par les systèmes de détection des fraudes et les véhicules autonomes. Leur importance réside non seulement dans la complexité des tâches qu’elles effectuent, mais également dans les volumes massifs de données qu’elles traitent et la vitesse à laquelle elles doivent fonctionner. Alors que les secteurs s’efforcent d’exploiter les informations et l’automatisation basées sur les données, les charges de travail d’AI sont au cœur de cette transformation.
De la santé à la finance, en passant par la fabrication et la grande distribution, les charges de travail d’AI stimulent l’innovation et l’efficacité. Les entreprises dépendent de plus en plus de solutions optimisées par l’AI pour obtenir des avantages concurrentiels, améliorer l’expérience client et prendre des décisions plus intelligentes. Par conséquent, la compréhension des charges de travail d’AI, ainsi que la manière de les optimiser et de les prendre en charge, devient plus cruciale que jamais dans les secteurs des entreprises et des technologies.
Types de charges de travail AI
Les charges de travail d’AI peuvent être regroupées en plusieurs catégories clés, chacune présentant des caractéristiques et des exigences d’infrastructure distinctes. La compréhension de ces types est essentielle pour concevoir des systèmes capables de prendre en charge efficacement les applications pilotées par l’AI.
1. Formation
L’apprentissage consiste à enseigner un modèle d’AI pour reconnaître des schémas ou prendre des décisions en l’exposant à de grands ensembles de données. Au cours de cette phase, le modèle ajuste ses paramètres internes pour minimiser les erreurs et améliorer la précision. L’entraînement des charges de travail d’AI nécessite une puissance de calcul importante (en particulier des GPU ou des accélérateurs spécialisés tels que les TPU), implique des ensembles de données volumineux et des temps de traitement considérables, et exige un stockage de données évolutif et efficace, ainsi qu’un transfert de données ultrarapide.
2. Inférence
L’inférence consiste à utiliser un modèle d’AI entraîné pour faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur de nouvelles données invisibles. L’inférence nécessite une demande de calcul plus faible que l’entraînement, mais nécessite toujours une faible latence et un débit élevé. Il est souvent déployé à grande échelle sur des périphériques périphériques, des environnements cloud ou des serveurs sur site. Un exemple d’inférence serait un moteur de recommandation basé sur l’AI qui suggère des produits aux acheteurs en ligne ou un système de reconnaissance faciale en temps réel au contrôle de sécurité de l’aéroport.
3. Prétraitement des données
Avant l’entraînement et l’inférence, les données doivent être collectées, nettoyées, étiquetées et organisées. Cette étape, appelée prétraitement des données ou gestion du pipeline de données, est essentielle pour garantir la qualité et la convivialité des données. Le traitement des données implique une utilisation intensive du stockage, de la mémoire et des ressources I/O.
Ces types de charges de travail d’AI sont souvent interconnectés, formant un pipeline de bout en bout, des données brutes aux informations exploitables.
Importance des charges de travail d’AI dans le secteur
Les charges de travail d’AI rationalisent les processus qui nécessitaient autrefois des efforts manuels ou qui étaient impossibles en raison de l’évolutivité ou de la complexité.
Voici comment les charges de travail d’AI façonnent l’innovation dans des secteurs spécifiques :
Santé
Les charges de travail d’AI alimentent des outils de diagnostic qui analysent les images médicales, prédisent les résultats pour les patients et aident à personnaliser les plans de traitement. Par exemple, les modèles d’AI entraînés sur de grands ensembles de données peuvent détecter les premiers signes de maladies comme le cancer avec une grande précision, améliorant ainsi la rapidité et l’efficacité du diagnostic.
Finance
Dans le secteur financier, les charges de travail d’AI sont utilisées pour la détection des fraudes, l’évaluation des risques et le trading algorithmique. L’inférence en temps réel permet une analyse instantanée des transactions, tandis que les charges de travail d’entraînement affinent les modèles pour détecter les menaces émergentes ou les opportunités du marché.
Industrie
L’automatisation pilotée par l’AI dans la fabrication améliore le contrôle qualité, la maintenance prédictive et l’optimisation de la chaîne logistique. Les charges de travail de traitement des données permettent d’analyser les données des capteurs, tandis que les modèles d’inférence permettent de prédire les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent, réduisant ainsi les temps d’arrêt.
Grande distribution
Les détaillants utilisent l’AI pour améliorer l’expérience client grâce à des recommandations personnalisées, des prévisions de la demande et une gestion des stocks. Les charges de travail d’AI permettent d’analyser en temps réel le comportement des consommateurs, ce qui aide les entreprises à s’adapter rapidement à l’évolution des tendances.
À mesure que les technologies d’AI évoluent, les charges de travail d’AI joueront un rôle encore plus important dans l’élaboration des tendances du secteur. L’informatique de périphérie, par exemple, permet d’inférencer l’AI en temps réel sur des appareils tels que les véhicules autonomes et les usines intelligentes. En parallèle, les progrès réalisés en matière d’efficacité des modèles dAI rendent les charges de travail d’AI plus accessibles aux petites entreprises.
Difficultés liées à la gestion des charges de travail d’AI
Bien que les charges de travail d’AI offrent des avantages transformateurs, leur gestion présente efficacement plusieurs défis. Ces complexités découlent de la nature exigeante des tâches d’AI, des vastes quantités de données impliquées et de la nécessité d’une infrastructure évolutive et réactive. Surmonter ces défis est essentiel pour libérer tout le potentiel de l’AI dans n’importe quelle organisation.
Évolutivité
À mesure que les modèles d’AI s’élargissent et que les ensembles de données s’étendent, et que l’AI générative remplace de plus en plus l’Machine Learning, les systèmes doivent évoluer pour répondre à des exigences de traitement accrues. La mise à l’échelle horizontale (ajout de machines supplémentaires) et verticale (augmentation de la puissance des machines individuelles) peut être coûteuse et techniquement complexe.
Allocation des ressources
Les charges de travail d’AI sont souvent en concurrence pour des ressources limitées telles que les GPU, la mémoire et le stockage. L’allocation efficace de ces ressources pour garantir des performances élevées sans surallocation est un moyen d’équilibre constant.
Gestion des données
L’AI repose sur des données vastes, diverses et souvent non structurées. Garantir la qualité, la disponibilité et la sécurité des données dans les environnements distribués est un défi majeur, en particulier pour les besoins de traitement en temps réel.
Latence et débit
Les charges de travail d’inférence en particulier exigent une faible latence et un débit élevé, en particulier dans les applications telles que les véhicules autonomes ou la détection des fraudes en temps réel. Les charges de travail mal gérées peuvent entraîner des retards et réduire l’efficacité.
Contrôle des coûts
L’exécution de charges de travail d’AI à grande échelle, en particulier dans les environnements cloud, peut devenir coûteuse. Sans une surveillance et une optimisation appropriées, les coûts peuvent rapidement dépasser le budget.
Stratégies et technologies pour surmonter les défis
Les entreprises peuvent mieux gérer leurs charges de travail d’AI en tirant parti des avantages suivants :
- Infrastructure orientée AI : Utilisez du matériel spécialisé comme les GPU, les TPU et les accélérateurs d’AI. Les services cloud (par exemple, Amazon SageMaker, Google Vertex AI) offrent des ressources évolutives et à la demande adaptées aux charges de travail dAI.
- Outils d’orchestration des charges de travail : Utilisez des outils comme Kubernetes avec des extensions spécifiques à l’AI (par exemple Kubeflow) pour automatiser la gestion des ressources, la planification des charges de travail et l’évolution.
- Pipelines de données et solutions de stockage : Mettez en œuvre des pipelines de données robustes pour nettoyer, étiqueter et alimenter efficacement les données dans les systèmes dAI. Utilisez un stockage évolutif (par exemple, stockage d’objets, systèmes de fichiers distribués) avec un débit I/O élevé.
- Surveillance et optimisation : Déployez des outils de surveillance des performances pour suivre l’utilisation des ressources et identifier les goulets d’étranglement. Des techniques telles que la quantification et l’élagage des modèles peuvent optimiser les modèles pour accélérer l’inférence et réduire la consommation de ressources.
Associées, les stratégies et technologies ci-dessus garantissent une gestion efficace des charges de travail d’AI, qui garantit un fonctionnement efficace, fiable et économique des systèmes. Elle optimise les performances des applications d’AI, accélère l’obtention d’Insight stratégiques et permet aux entreprises de faire évoluer leurs initiatives d’AI en toute confiance. Sans une gestion adéquate, même les modèles d’AI les plus puissants peuvent devenir inefficaces ou non durables dans un déploiement réel.
Comment Pure Storage contribue aux charges de travail d’AI
Pure Storage propose une suite complète de solutions conçues pour optimiser et accélérer les charges de travail d’AI en relevant les principaux défis en matière de gestion des données et d’infrastructure.
Plateforme de données unifiée
Les initiatives d’AI se heurtent souvent à des silos de données qui empêchent l’accès et le traitement efficaces des données. La plateforme de données unifiée Pure Storage consolide des sources de données disparates, facilitant ainsi l’ingestion transparente des données et accélérant les pipelines d’AI. Cette intégration permet d’accélérer l’entraînement des modèles et d’obtenir des informations plus précises.
Solutions de stockage haute performance
Pure Storage propose des systèmes de stockage haut débit, tels que FlashBlade//S™, qui assurent un accès rapide aux données, essentiels à l’entraînement et à l’inférence des modèles d’AI. Ces systèmes garantissent un fonctionnement optimal des processeurs graphiques en éliminant les goulets d’étranglement.
Gestion simplifiée de l’infrastructure AI
La gestion d’une infrastructure AI complexe peut nécessiter des ressources considérables. Pure Storage simplifie cela grâce à des solutions comme AIRI®, une AIRI – AI-Ready Infrastructure, développée en collaboration avec NVIDIA. AIRI rationalise le déploiement et la gestion, ce qui permet aux spécialistes des données de se concentrer sur le développement de modèles plutôt que sur les problèmes d’infrastructure.
Évolutivité et flexibilité
À mesure que les charges de travail d’AI évoluent, le besoin d’une infrastructure évolutive et flexible devient primordial. Les solutions Pure Storage sont conçues pour évoluer sans effort, s’adapter à la croissance des ensembles de données et augmenter les besoins informatiques sans compromettre les performances.
En intégrant ces fonctionnalités, Pure Storage permet aux organisations de relever les défis courants liés à l’infrastructure AI, ce qui permet d’optimiser l’efficacité des flux de travail et d’accélérer les résultats basés sur l’AI.
