L’IA a envahi nos vies, et avec elle, une demande explosive pour des usines à IA. Imaginez des infrastructures gigantesques, dédiées à l’entraînement et à l’inférence de l’intelligence artificielle, de véritables centrales à neurones ! On parle ici de structures capables de consommer des gigawatts d’énergie, une prouesse technologique et logistique sans précédent.
Construire une usine à IA : un défi titanesque
Mettre sur pied une seule de ces usines à IA d’une puissance d’un gigawatt est un exploit d’ingénierie. Des dizaines de milliers de personnes, des fournisseurs aux architectes, en passant par les ingénieurs, s’activent pour construire, expédier et assembler près de 5 milliards de composants et plus de 330 000 kilomètres de câbles en fibre optique. C’est colossal !
NVIDIA Omniverse Blueprint : la solution pour des usines à IA optimisées
Pour faciliter la conception et l’optimisation de ces usines à IA, NVIDIA a dévoilé à la GTC son Omniverse Blueprint. Un outil puissant pour la conception et l’exploitation de ces futures centrales d’intelligence artificielle. Lors de sa keynote à la GTC, Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a présenté comment l’équipe d’ingénierie des centres de données de NVIDIA a utilisé l’Omniverse Blueprint pour planifier, optimiser et simuler une usine à IA d’un gigawatt. Connecté à des outils de simulation de pointe comme Cadence Reality Digital Twin Platform et ETAP, les équipes d’ingénieurs peuvent tester et optimiser l’alimentation, le refroidissement et le réseau bien avant le début de la construction.
Omniverse Blueprint : simuler pour mieux construire
L’Omniverse Blueprint utilise les bibliothèques OpenUSD, permettant aux développeurs d’agréger des données 3D provenant de sources diverses : le bâtiment lui-même, les systèmes informatiques accélérés NVIDIA, et les unités d’alimentation ou de refroidissement de fournisseurs comme Schneider Electric et Vertiv. En unifiant la conception et la simulation de milliards de composants, le Blueprint aide les ingénieurs à relever des défis complexes :
- Intégration des composants et optimisation de l’espace : Imaginez, unifier la conception et la simulation des NVIDIA DGX SuperPODs, des systèmes GB300 NVL72 et de leurs 5 milliards de composants !
- Performance et efficacité du système de refroidissement : Grâce à la plateforme Cadence Reality Digital Twin, accélérée par NVIDIA CUDA et les bibliothèques Omniverse, il est possible de simuler et d’évaluer des solutions hybrides de refroidissement par air et par liquide.
- Distribution et fiabilité de l’alimentation : Conception de systèmes électriques évolutifs et redondants avec ETAP pour simuler l’efficacité et la fiabilité des blocs d’alimentation.
- Topologie et logique du réseau : Ajustement précis de l’infrastructure haut débit avec le réseau NVIDIA Spectrum-X et la plateforme NVIDIA Air.
Briser les silos grâce à Omniverse
L’un des plus grands défis dans la construction d’une usine à IA est la cloisonnement des équipes (alimentation, refroidissement, réseau), ce qui entraîne des inefficacités et des risques de défaillance. Avec le Blueprint, les ingénieurs peuvent :
- Collaborer en contexte : Les différentes disciplines peuvent itérer en parallèle, en partageant des simulations en direct qui révèlent l’impact des modifications d’un domaine sur un autre.
- Optimiser la consommation d’énergie : Les mises à jour de simulation en temps réel permettent aux équipes de trouver les conceptions les plus efficaces pour les charges de travail IA.
- Éliminer les points de défaillance : En validant les configurations de redondance avant le déploiement, les organisations réduisent le risque de temps d’arrêt coûteux.
- Modéliser les conditions réelles : Prédire et tester l’impact des différentes charges de travail IA sur le refroidissement, la stabilité de l’alimentation et la congestion du réseau.
Simulations en temps réel pour des décisions plus rapides
Dans la démo de Jensen Huang, les ingénieurs ajustaient les configurations de l’usine à IA en temps réel et voyaient instantanément l’impact. Un petit ajustement dans la disposition du refroidissement a considérablement amélioré l’efficacité, un détail qui aurait pu être manqué sur papier. Au lieu d’attendre des heures pour les résultats de la simulation, les équipes pouvaient tester et affiner les stratégies en quelques secondes.
Des usines à IA prêtes pour l’avenir
Les charges de travail IA ne sont pas statiques. La prochaine vague d’applications IA poussera encore plus loin les exigences en matière d’alimentation, de refroidissement et de réseau. L’Omniverse Blueprint garantit que les usines à IA sont prêtes en offrant :
- Simulation tenant compte de la charge de travail
- Tests de scénarios de défaillance
- Mises à niveau évolutives
L’essor des centres de données IA
L’IA redéfinit le paysage mondial des centres de données. Avec 1 000 milliards de dollars prévus pour les mises à niveau des centres de données axées sur l’IA, la technologie des jumeaux numériques n’est plus facultative, elle est essentielle. L’Omniverse Blueprint de NVIDIA est prêt à aider NVIDIA et son écosystème de partenaires à mener cette transformation.
