processeur graphique
Accélérateur matériel spécialisé pour les calculs parallèles, largement utilisé pour entraîner et exécuter efficacement des modèles d'IA à grande échelle.
Les unités de traitement graphique (GPU) excellent dans les opérations matricielles et tensorielles essentielles à l’apprentissage profond. Elles réduisent considérablement les temps d’entraînement et d’inférence, mais consomment une quantité d’énergie importante et nécessitent un provisionnement spécialisé. La gouvernance de l’utilisation des GPU comprend le suivi des coûts, les politiques d’ordonnancement des tâches, les quotas de répartition équitable et le retrait des générations de GPU obsolètes afin d’optimiser les performances par watt.
Un laboratoire de recherche provisionne un cluster de GPU dédié aux expérimentations d’IA. Il applique des quotas de temps par utilisateur, met automatiquement hors service les modèles exécutés au-delà des limites et suit des indicateurs d’utilisation des GPU afin de justifier des mises à niveau vers des architectures de GPU plus économes en énergie.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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