Les leçons précédentes ont couvert les composants matériels individuels. Cette dernière leçon les rassemble pour expliquer comment le processeur, le GPU, la RAM, le stockage et la mise en réseau interagissent pour soutenir les charges de travail courantes en matière de données, d’analytique, de bases de données, d’IA et d’informatique en nuage.
Matériel et bases de données
Un serveur de base de données a besoin d’un matériel équilibré. Le processeur traite les requêtes. La RAM contient les données fréquemment accédées en cache. Un stockage rapide réduit le temps de lecture des grandes tables. La bande passante réseau détermine la rapidité avec laquelle les résultats atteignent l’application.
Matériel et analytique
Les charges de travail analytiques sont souvent intensives en mémoire. Charger un grand ensemble de données en RAM est beaucoup plus rapide que de lire depuis le stockage. Les systèmes d’analytique distribués répartissent le travail sur plusieurs machines connectées par un réseau.
Matériel et entraînement IA
L’entraînement d’un modèle d’IA est l’une des tâches informatiques les plus intensives en matériel.
- GPU — gère les opérations matricielles parallèles qui dominent l’entraînement.
- RAM et mémoire GPU — les paramètres du modèle et le lot d’entraînement doivent tenir en mémoire.
- Stockage — les données d’entraînement doivent être lues depuis le stockage.
- Réseau — dans l’entraînement distribué, une mise en réseau à haute bande passante et faible latence est critique.
Matériel et inférence IA
L’inférence est moins intensive en calcul par requête que l’entraînement. Les GPU accélèrent l’inférence pour les grands modèles. Pour les modèles plus petits ou les volumes plus faibles, les processeurs peuvent suffire.
Matériel et informatique en nuage
Les fournisseurs de nuage offrent des machines virtuelles avec différentes configurations matérielles. Choisir la bonne configuration implique de comprendre quel composant matériel est le goulot d’étranglement.
Le matériel n’est pas universel. Différentes charges de travail ont différents goulots d’étranglement. Comprendre quel composant limite les performances pour une tâche donnée vous aide à prendre de meilleures décisions d’infrastructure.
- matériel requis pour l’entraînement IA
- matériel serveur base de données
- matériel charge de travail analytique
- GPU vs processeur pour l’apprentissage automatique
- types d’instances nuage expliqués