AI server : définition, exigences et avantages

Les serveurs IA sont des serveurs conçus pour l’entraînement de l’intelligence artificielle. Des composants logiciels et matériels particulièrement performants distinguent les serveurs IA des serveurs traditionnels.

Un serveur IA, c’est quoi ?

Un serveur IA (AI server en anglais) est un type de serveur spécialisé conçu pour exécuter des applications du domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML pour Machine Learning). Pour ce faire, les serveurs AI sont équipés de matériel et de logiciels de pointe pouvant répondre aux exigences de calcul élevées des modèles IA. Contrairement aux serveurs traditionnels, qui sont eux principalement utilisés pour des tâches informatiques générales et pour l’hébergement de sites Internet ou de bases de données, les serveurs IA sont optimisés pour le traitement de grandes quantités de données et pour des calculs complexes.

Exigences matérielles d’un serveur IA

Les composants d’un serveur IA sont déterminants pour ses performances et son efficacité. Les applications IA étant très gourmandes en calcul et en mémoire, un matériel spécifique est nécessaire. Les principaux composants sont :

• Processeurs graphiques (GPU) : les GPU sont essentiels pour le traitement des flux de données parallèles. Ceci est particulièrement nécessaire pour l’entraînement des modèles d’apprentissage profond (Deep Learning).
• Processeurs centraux (CPU) : des CPU puissants sont indispensables pour les calculs généraux et la gestion du serveur.
• Mémoire vive (RAM) : afin de pouvoir conserver en mémoire des ensembles de données assez volumineux et de réduire le temps d’accès, les serveurs IA ont besoin d’une mémoire vive (RAM) relativement importante. Au minimum 64 Go, mais bien souvent 128 Go ou plus, sont recommandés.
• Stockage : les travaux en rapport avec l’intelligence artificielle sont gourmands en mémoire. Pour leur entraînement, les modèles IA ont besoin de nombreux ensembles de données. Il est donc essentiel de disposer de suffisamment de mémoire HDD ou, mieux encore, de mémoire SSD.
• Cartes réseau : une connexion réseau performante est indispensable pour la communication au sein du réseau d’appareils.

Exigences logicielles d’un serveur IA

Pour un serveur IA, disposer de logiciels adaptés est aussi important que de bons composants, car l’entraînement et l’exécution de modèles IA exigent des applications spécifiques.

• Système d’exploitation : pour travailler sur un AI server, il faut bien sûr un système d’exploitation qui gère les ressources matérielles. Les distributions Linux telles que Ubuntu, CentOS ou Debian qui supportent nativement la plupart des frameworks IA, sont principalement utilisées.
• Frameworks IA : des environnements spécifiques dédiés au travail avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont incontournables sur tout serveur IA. TensorFlow, PyTorch et Keras en particulier, sont très populaires.
• Bibliothèques logicielles : les bibliothèques logicielles telles que NumPy ou Pandas sont nécessaires pour programmer des modèles IA.
• Modèles IA : un modèle IA est un programme qui exécute les tâches IA. Il est entraîné de différentes manières afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles.

Comment fonctionne un serveur IA ?

Un serveur IA fonctionne en traitant et en analysant de grandes quantités de données. L’objectif est de former des modèles à l’aide de l’apprentissage automatique ou de l’apprentissage profond qui peuvent ensuite faire des prédictions, prendre des décisions sur la base de nouvelles données ou, dans le cas de l’IA générative, produire des résultats. Pour bien comprendre le fonctionnement d’un serveur d’intelligence artificielle, on peut le diviser en plusieurs étapes :

1. Préparation des données : la première étape consiste à collecter les données nécessaires à l’entraînement du modèle IA, à les nettoyer et à les stocker dans un format approprié.
2. Entraînement du modèle : la deuxième étape consiste à entraîner un algorithme IA avec les données préparées ou les données d’exercice. Elle demande des ressources de calcul intensives, car l’algorithme itérera à travers les données et ajustera ses paramètres afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles. L’entraînement peut donc durer des heures, voire des jours.
3. Évaluation du modèle : le modèle entraîné est ensuite exécuté avec un ensemble de données séparé, appelé données de test, afin d’évaluer sa précision et ses performances.
4. Déploiement du modèle : pour finir, le modèle peut être transféré dans un environnement de production où il est appliqué à de nouvelles données en vue de fournir des prévisions.

Avantages des serveurs IA

Pour les entreprises, l’utilisation de serveurs IA peut être bénéfique à plusieurs égards, notamment lorsque les sites IA, l’AIaaS voire l’IA dans le Cloud, ne suffisent plus en termes de fonctionnalités ou de performances, un serveur IA dédié est un bon choix.

L’évolutivité est un atout majeur qui plaide en faveur de l’utilisation des serveurs IA. Ils peuvent être ajustés en fonction des besoins, offrant ainsi une puissance de calcul ou une mémoire accrue. Cela maximise l’utilisation des ressources disponibles. Les serveurs IA utilisent un matériel spécialement conçu pour l’intelligence artificielle, avec une emphase particulière sur les processeurs graphiques (GPU), qui font toute la différence dans ce domaine.

Principaux domaines d’utilisation des serveurs IA

Les serveurs IA conviennent à tous les domaines dans lesquels l’utilisation de l’intelligence artificielle est globalement utile. Ce sont surtout des domaines dans lesquels le traitement et l’analyse de très grandes quantités de données ainsi que la reconnaissance de modèles ont un rôle important. Les voitures autonomes en sont un bon exemple : elles utilisent des réseaux neuronaux exécutés sur des serveurs pour interpréter en temps réel les données collectées par les capteurs et les caméras. Mais les serveurs IA sont également un très bon choix dans le domaine de la reconnaissance et de la génération de la parole et d’images : les Large Language Models (grands modèles de langage) ou l’IA générative produisent des textes et des images sur la base de données apprises et de probabilités.