La demande croissante en unités de traitement graphique (GPU) stimulée par les applications d’intelligence artificielle générative (GenAI) révèle d’importants défis opérationnels. Des entreprises du monde entier investissent dans les GPUs pour alimenter leurs stratégies d’IA, mais le manque d’optimisation de leur utilisation limite considérablement le retour sur investissement (ROI).
Inefficacités dans la gestion des GPUs
L’un des principaux problèmes est la sous-utilisation des GPUs due à l’attribution manuelle et inefficace des ressources. De nombreuses organisations manquent de plateformes automatisées qui permettent un accès évolutif et en libre-service, ce qui entraîne une sous-utilisation de ces infrastructures coûteuses. Des études récentes indiquent qu’environ un tiers des entreprises utilisent moins de 15 % de leur capacité GPU, ce qui non seulement retarde le développement de projets, mais augmente également les coûts opérationnels.
Dans de nombreux cas, les entreprises attribuent des serveurs entiers à des utilisateurs ou des équipes qui n’ont pas besoin de toute cette capacité, gaspillant ainsi des ressources critiques. Cette approche mène à deux options coûteuses : acquérir plus de GPUs que nécessaire ou se tourner vers des clouds publics, où les coûts des GPUs sont généralement élevés.
Défis de l’infrastructure et de la gestion des données
Un autre obstacle significatif est le manque d’infrastructure optimisée pour la gestion des données non structurées, qui doivent être nettoyées, étiquetées et organisées avant d’être traitées par les GPUs. Ce processus ajoute de la complexité et du temps au développement d’applications basées sur l’IA. Les entreprises qui ont réussi à surmonter ces barrières, comme les grandes entreprises technologiques avec des stratégies de données matures, obtiennent un ROI plus élevé grâce à l’exploitation de leurs vastes ensembles de données.
Par ailleurs, les GPUs ne sont pas seulement utiles pour les applications d’IA. De nombreuses organisations trouvent de la valeur dans des cas d’utilisation non liés à l’intelligence artificielle, tels que l’analyse de grands volumes de données et le calcul à haute performance (HPC). Optimiser les opérations pour ces scénarios augmente non seulement le ROI des GPUs, mais positionne également les entreprises pour adopter des applications d’IA plus avancées à l’avenir.
Les Telcos misent sur les clouds de GPUs
Dans ce contexte, les fournisseurs de services de télécommunications saisissent l’opportunité d’offrir des services de GPU dans le cloud, en concurrence directe avec les grands acteurs du marché du cloud public. Ces « clouds de GPU » sont conçus pour répondre aussi bien aux charges de travail d’IA qu’à des applications non liées, offrant ainsi aux entreprises une plus grande flexibilité dans l’attribution des ressources.
Bien que les clouds de GPU représentent une opportunité unique, les opérateurs sont confrontés à des défis pour se différencier dans un marché dominé par les hyper-scalers. Certains fournisseurs adoptent des stratégies spécialisées qui incluent des infrastructures à haute performance et des services optimisés pour les modèles d’IA générative et les applications de HPC.
Le chemin vers l’optimisation
Pour maximiser le retour sur leurs investissements en GPUs, les organisations doivent adopter des plateformes qui automatisent l’accès et la gestion de ces ressources. Cela inclut le développement d’infrastructures de données unifiées qui permettent une gestion efficace et évolutive des charges de travail d’IA. De même, la mise en œuvre de processus automatisés pour partager les ressources de GPU peut réduire les coûts opérationnels et améliorer l’efficacité.
Dans un contexte où les applications d’IA redéfinissent les modèles commerciaux, la capacité à exploiter pleinement les GPUs fera la différence entre les entreprises qui mènent l’innovation et celles qui restent à la traîne. Les organisations qui adoptent des stratégies proactives pour optimiser leurs investissements en GPUs seront mieux positionnées pour capitaliser sur les opportunités du futur numérique.
