Eprouvez-vous des difficultés à commander rapidement de nouveaux GPU de Nvidia? Peut-être la solution passe-t-elle alors par une optimisation des vôtres, selon la jeune pousse américaine Arc Compute.
Le moteur de l’IA, ce sont les algorithmes. Mais où ce moteur puise-t-il sa force? Essentiellement dans les processeurs graphiques ultrapuissants (GPU) de Nvidia présents dans les centres de données. Voilà ce qui a fait de Nvidia une entreprise milliardaire. Mais la popularité présente aussi un revers: les GPU ne sont pas toujours aisément disponibles. C’est regrettable évidemment quand le client veut développer rapidement un centre de données.
Arc Compute – une ‘deeptech startup’ américaine innovante – y voit une opportunité consistant à optimiser les GPU existants à un niveau ‘low-level’, afin de faire exécuter de manière accélérée les charges de travail d’IA et d’apprentissage machine. Voilà ce qu’a expliqué Michael Buchel, CTO d’Arc Compute, lors de la 56ème édition de l’IT Press Tour dans la Silicon Valley, où Data News était aussi présent. ‘Quasiment personne ne se risque dans ce type d’optimisation, pour la simple raison que cela n’a jamais été nécessaire. Il y avait des GPU en profusion et ce n’est que tout dernièrement qu’une pénurie s’est manifestée. Mais nous entendons y réagir à coup sûr’, selon Buchel.
Tant à court qu’à long terme
Arc Compute y parvient avec une suite logicielle qu’elle a entièrement développée, appelée Arc HPC Suite et composée de trois parties: Nexus, Oracle et Mercury. Nexus est la solution de gestion qui crée le cadre dans lequel les performances des GPU sont amplifiées. Quant à la composante Mercury, elle vise la création de configurations optimales pour centres de données sur base des charges de travail attendues sur une période de plusieurs années. L’objectif est donc d’obtenir un rendement maximal de l’infrastructure des organisations et ce, dès le premier jour, mais parallèlement d’anticiper aussi la hausse attendue des charges de travail dans les prochaines années.
Pour ce qui est du module Oracle – qui n’a rien à voir avec l’entreprise bien connue, ndlr – il accomplit encore un pas supplémentaire et exploite des modèles mathématiques pour prévoir le dégagement thermique par les GPU dans les centres de données, passer en revue la consommation d’énergie et ainsi même prévoir l’usure. ‘Les centres de données peuvent de cette façon réduire leur consommation de courant et les exigences en matière de refroidissement, mais aussi assigner différemment certaines charges de travail, précisément pour éviter d’endommager des équipements spécifiques’, selon Buchel, tout en soulignant que la suite logicielle génère déjà une économie énergétique. ‘Nous parlons de 30 pour cent d’économie d’énergie dans les centres de données, une fois que notre solution y est complètement déployée’, affirme Buchel.
Cible d’un rachat?
Buchel n’entrevoit pas de rivaux directs, mais une question que nous nous posons, est de savoir dans quelle mesure Nvidia elle-même possède ou développe une telle optimisation? ‘Nvidia avait essayé une fois déjà, mais elle a stoppé ce projet il y a des années. Entre-temps, elle en avait aussi moins besoin, car son modèle commercial est justement axé sur la vente de la prochaine génération de GPU plus puissants, comme Blackwell bientôt. Ce serait une stratégie étrange que Nvidia lance à présent soudainement une solution visant à rendre les processeurs existants plus performants et sape du coup son argumentaire de vente pour Blackwell’, explique Buchel.
Arc Compute n’est-elle pas une cible de rachat? ‘Nous ne pensons pas à nous mettre en vente. Mais nous avons quand même un montant en tête, qui est très élevé’, déclare le CTO en riant. L’entreprise occupe aujourd’hui 17 personnes et connaît une croissance rapide: principalement grâce à la vente directe à des clients stratégiques au sein du vaste écosystème des entreprises d’IA/ML et des superordinateurs. Michael Buchel explique que l’entreprise prépare actuellement une phase d’investissement de série A à grande échelle pour accélérer le développement de la suite logicielle d’une part et pour conclure des partenariats supplémentaires d’autre part.
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