Amazon Web Services (AWS) a lancé Project Rainier, un macrocluster informatique dédié à l’intelligence artificielle, qui est déjà en opération moins d’un an après son annonce officielle. Cette installation combine près de 500 000 puces Trainium2 —des processeurs conçus par Amazon spécialement pour l’entraînement de modèles IA— et a été déployée dans plusieurs centres de données aux États-Unis, interconnectés pour fonctionner comme un seul superordinateur.

Son premier utilisateur majeur est Anthropic, le créateur de Claude. La société opère déjà sur Rainier avec des charges réelles et prévoyant de dépasser le million de puces Trainium2 dédiées à l’entraînement et à l’inférence d’ici la fin de 2025. Selon AWS, ce nouveau cluster offre plus de 5 fois la puissance de calcul par rapport à celle utilisée par Anthropic pour ses précédents modèles.

Que signifie déployer un demi-million de puces IA ?

Pour saisir l’échelle : une seule puce Trainium2 peut effectuer des milliards d’opérations par seconde lors des calculs matriciels (tenseurs) requis par les grands modèles. Project Rainier ne rassemble pas quelques unités, mais des centaines de milliers de ces puces, orchestrées comme une seule « machine logique » pour entraîner des modèles plus grands, plus rapidement, avec des séquences d’entrée plus longues.

De quoi est-il construit ?

• UltraServers : chaque unité regroupe 4 serveurs physiques, et chaque serveur intègre 16 puces Trainium2. Au total, 64 puces par UltraServer.
• NeuronLink (câbles bleus) : liaisons haute vitesse connectant les 64 puces à l’intérieur de chaque UltraServer, agissant comme un seul bloc de calcul pour réduire la latence interne.
• EFA (câbles jaunes) : technologie de réseau Elastic Fabric Adapter qui relie des milliers d’UltraServers entre eux et à travers plusieurs bâtiments, formant un UltraCluster fonctionnant comme un supercalculateur distribué.

Ce design en deux niveaux de communication —rapide dans chaque « boîte » et flexible entre « boîtes»— permet une montée en charge sans que le trafic devienne un goulot d’étranglement.

À quoi servira toute cette puissance ?

Entraîner et déployer les prochaines générations de modèles Claude, avec davantage de paramètres, un contexte plus étendu et plusieurs tâches simultanément. En résumé : plus de calcul permet à un modèle de frontier d’apprendre davantage et de améliorer sa précision. Avec Rainier, Anthropic pourra :

• Tester des architectures et des tailles qui auparavant étaient inaccessibles.
• Accélérer les cycles d’entraînement (moins de mois pour chaque version).
• Scaler l’inférence (répondre à plus d’utilisateurs avec des modèles plus gros).

Pourquoi cela importe (même si vous n’êtes pas ingénieur)

• Models plus performants : assistants qui comprennent des contextes plus longs (documents entiers), qui raisonner mieux et s’adaptent à des tâches complexes.
• Innovation transversale : dans des domaines comme médecine, énergie ou changement climatique, plus de calcul permet des simulations et analyses auparavant impossibles.
• Compétitivité et coûts : en produisant ses propres puces (Trainium2) et en intégrant toute la chaîne, AWS cherche à réduire et maîtriser le coût par entraînement, tout en restant compétitif face aux autres acteurs du marché.

Qu’est-ce que Trainium2 ? (explication simplifiée)

• C’est un chip spécialisé dans l’IA, conçu par AWS pour accroître la performance dans les opérations matricielles et tensorielle.
• Il utilise une mémoire HBM3 à débit très élevé afin que les données circulent rapidement vers les cœurs sans goulets d’étranglement.
• Il ne remplace pas votre CPU ou GPU de tous les jours : c’est plutôt un moteur dédié à l’entraînement et à l’exécution de grands modèles IA dans le cloud.

Contrôle de la « marche arrière » : fiabilité à cette échelle

Déplacer des données et coordonner des dizaines de milliers de serveurs pose des défis en termes de fiabilité. AWS affirme que son approche verticalement intégrée — depuis la conception du chip jusqu’au système et au centre de données — lui permet d’optimiser et diagnostiquer à tous les niveaux :

• Ajustements dans l’alimentation et la refroidissement.
• Modifications dans le logiciel d’orchestration pour maximiser le hardware.
• Conception de racks et réseaux sur mesure pour minimiser la latence et prévenir les pannes.

Le but : que toute cette capacité soit accessible pour des clients réels et ne soit pas perdue dans des temps morts ou des goulets d’étranglement.

Énergie et eau : autre face de « l’hyperéchelle »

L’interrogation incontournable : et la consommation ? AWS garantit qu’en 2023 et 2024, l’ensemble de sa consommation électrique sera compensé à 100% par des énergies renouvelables, et maintient son objectif de devenir zéro émission nette d’ici 2040.

Concernant l’eau, la société affiche une WUE (Water Usage Effectiveness) de 0,15 litre par kWh, plus de deux fois meilleure que la moyenne sectorielle (0,375 L/kWh, selon le Laboratoire national Lawrence Berkeley) et 40 % meilleur qu’en 2021.

Par ailleurs, AWS investit dans l’énergie nucléaire, le stockage par batteries et de projets renouvelables à grande échelle, tout en redéfinissant certains composants des centres de données (alimentation, refroidissement par air, matériaux écologiques) pour réduire la consommation mécanique et l’empreinte carbone incorporée. En climats froids ou tempérés, une partie des centres ne nécessitent pas d’eau pour leur refroidissement, privilégiant le free cooling avec l’air extérieur.

Interprétation pratique : déployer un “Rainier” demande beaucoup d’énergie et un bon design thermique. Amazon argue qu’il compense en utilisant des énergies renouvelables et des techniques d’efficacité pour limiter l’impact environnemental pendant la montée en puissance.

Impacts pour les utilisateurs

À court terme, vous ne verrez pas un bouton “Rainier” sur votre téléphone. En revanche, vous constaterez progressivement que les modèles IA s’améliorent : réponses plus précises, contextes plus longs (résumés complets, fils de discussion extensifs, code volumineux), traductions plus fines et latence réduite, même avec des modèles plus lourds.

Pour les entreprises et développeurs utilisant AWS, l’arrivée de Rainier signifie plus d’options pour former et déployer leurs propres modèles, ou ceux de tiers, avec plus de puissance et un coût plus prévisible. Ils pourront compter sur Trainium2 en complément des GPU traditionnels.

En synthèse

• Rainier est déjà lancé : environ 500 000 puces Trainium2 réparties dans plusieurs centres de données, formant un UltraCluster.
• Anthropic vise à augmenter ses ressources à plus d’un million de puces d’ici fin 2025 (entraînement et inférence).
• Architecture : UltraServers (64 puces par nœud), connectés via NeuronLink (intra-nœud) et EFA (inter-nœuds ou bâtiments).
• Objectif : >5× la puissance de calcul des générations précédentes, pour accélérer l’entraînement et tester des modèles gigantesques.
• Soutenabilité : WUE à 0,15 L/kWh, 100 % d’électricité compensée par des énergies renouvelables (2023–2024), avec un objectif de neutralité carbone d’ici 2040.

Ce qui reste à découvrir

• Vitesse d’adoption réelle : quelle proportion de cette capacité est utilisée pour des travaux productifs, et à quel coût.
• Concurrence : comment les autres hypercalculateurs et fabricants de chips IA réagiront.
• Transparence environnementale : évolution annuelle de l’intensité carbone et de l’usage de l’eau selon les régions et types de charge.
• Impact sur la recherche fondamentale : si une partie de cette puissance servira à la science, la santé ou le climat au-delà des modèles commerciaux.

En résumé : Project Rainier, pour AWS, représente plus qu’un défi d’ingénierie : c’est une stratégie pour dicter le rythme de la course à l’intelligence artificielle depuis sa propre infrastructure technologique. Pour le public, ce n’est pas un produit à télécharger, mais l’« moteur invisible » qui rendra possibles des modèles plus sophistiqués et des applications aujourd’hui considérées comme de la science-fiction.

via : Amazon