À l’aube d’une nouvelle ère technologique, l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un acteur clé de la transformation numérique. Les entreprises cherchent à exploiter le potentiel des modèles d’IA, et un changement fondamental s’opère: l’accent se déplace vers l’inférence, un processus essentiel qui permet d’extraire des insights significatifs à partir des données. Cette évolution rappelle celle observée dans d’autres secteurs, comme l’énergie, où l’optimisation des ressources et la gestion des infrastructures sont devenues cruciales pour répondre à une demande croissante.
Dans ce contexte, les flux de travail émergent, créant un besoin urgent d’une orchestration efficace entre le calcul classique et l’accélération des tâches d’apprentissage machine. Les entreprises doivent naviguer dans un paysage complexe où la capacité à traiter et à analyser des volumes massifs de données en temps réel est primordiale. Les défis auxquels font face les organisations d’aujourd’hui sont amplifiés par une demande exponentielle de calcul, rendant nécessaire le développement de solutions technologiques innovantes pour soutenir ces transformations.
C’est dans cette optique que les dernières avancées en matière de processeurs et d’instances dédiées sont présentées, conçues pour transformer le paysage de l’IA. L’introduction des TPUs Ironwood et des nouvelles instances Axion répond aux besoins croissants en puissance de calcul. Ces technologies, basées sur une approche de co-conception de matériel et de logiciel, promettent d’améliorer les performances des modèles d’IA tout en réduisant les coûts opérationnels pour les entreprises, leur permettant ainsi d’innover rapidement et efficacement.
En embrassant cette nouvelle ère de l’inférence, les organisations ne se contentent pas de s’adapter ; elles se positionnent à l’avant-garde d’une révolution technologique qui redéfinira notre interaction avec les données et les modèles d’IA. Les possibilités sont vastes et le potentiel d’innovation est immense. Découvrez comment ces nouvelles solutions peuvent transformer vos opérations et propulser votre entreprise vers de nouveaux sommets.
Annonce des TPUs Ironwood et des nouvelles instances Axion pour l’ère de l’inférence
Dans un monde où l’intelligence artificielle occupe une place de plus en plus centrale, les organisations subissent une transformation significative dans leur approche des besoins en calcul. Alors que l’accent a longtemps été mis sur l’entraînement des modèles, l’heure est désormais à l’inférence — l’art d’interagir efficacement avec ces modèles. Ce changement est propulsé par des workflows nécessitant une orchestration précise entre le calcul général et l’accélération de l’apprentissage machine. Avec une demande de calcul en pleine expansion, il devient essentiel de disposer de technologies adaptées pour faire face à ces nouveaux défis.
Nouveaux Produits Annoncés
Ironwood TPUs
L’annonce de la disponibilité prochaine des Ironwood TPUs, la septième génération de processeurs conçus pour répondre aux exigences les plus élevées, suscite un vif intérêt. Avec des performances dépassant de dix fois celles de la version précédente (TPU v5p), Ironwood représente une avancée majeure pour les charges de travail complexes, allant de l’entraînement à grande échelle à l’inférence à faible latence. En comparaison avec le TPU v6e, Ironwood offre plus de quatre fois de meilleures performances par puce, établissant ainsi une nouvelle norme en matière d’efficacité énergétique et de puissance de traitement.
Instances Axion
Parallèlement, l’introduction des instances Axion vient enrichir le portefeuille de solutions de calcul. La série N4a, actuellement en prévisualisation, est conçue pour être la machine virtuelle la plus rentable de l’offre. Elle promet jusqu’à deux fois de meilleures performances par rapport aux machines virtuelles x86 de génération actuelle. De plus, un nouveau type d’instance, le C4a metal, sera bientôt disponible en prévisualisation. Cette première instance bare metal basée sur ARM ouvrira de nouvelles possibilités pour des charges de travail spécialisées.
Historique de l’Innovation en Silicone
Google a toujours été à la pointe de l’innovation en matière de silicone, ayant développé des solutions telles que les TPUs, les unités de codage vidéo pour YouTube, et cinq générations de puces Tensor pour les appareils mobiles. Cette approche repose sur une co-conception approfondie entre le matériel et le logiciel, permettant des avancées en matière de performance qui seraient impossibles autrement. Chaque génération de TPUs a été conçue pour débloquer de nouvelles capacités, comme l’invention de l’architecture Transformer, qui constitue le fondement de nombreuses avancées modernes en intelligence artificielle.
Performance de l’Ironwood
L’accueil réservé aux Ironwood TPUs est particulièrement positif. Par exemple, Anthropic exprime son enthousiasme pour les gains de performance et de coût qui leur permettront de passer rapidement de l’entraînement de modèles massifs à leur déploiement pour des millions d’utilisateurs. Ironwood est non seulement apprécié par de grandes entreprises, mais aussi par des startups comme Lightricks, qui souligne l’impact de cette technologie sur ses capacités de génération d’images et de vidéos. Essential AI met également en avant la facilité de transition vers la plateforme Ironwood, permettant à ses ingénieurs de se concentrer sur l’accélération des avancées en intelligence artificielle.
Avantages de l’Hyperordinateur AI
Les TPUs jouent un rôle central dans la vision de l’hyperordinateur AI, un système intégré combinant calcul, réseau, stockage et logiciels pour améliorer la performance globale. Selon une étude récente, les clients utilisant l’hyperordinateur AI ont constaté un retour sur investissement moyen de 353 % sur trois ans, une réduction des coûts informatiques de 28 %, et une efficacité accrue de 55 % pour leurs équipes informatiques. Avec Ironwood, il est possible de connecter jusqu’à 9 216 puces dans un superpod, permettant une interconnexion révolutionnaire à 9,6 tb/s et offrant 1,77 petabytes de mémoire partagée à large bande, surmontant ainsi les goulets d’étranglement de données pour les modèles les plus exigeants.
Co-conception Matériel/Logiciel
Pour maximiser l’efficacité et la performance des Ironwood TPUs, une couche logicielle co-conçue a été développée. Les utilisateurs de TPUs peuvent désormais bénéficier de nouvelles fonctionnalités dans Google Kubernetes Engine, notamment des capacités de directeur de cluster améliorant la planification intelligente. De plus, des améliorations pour Maxtext, un cadre open source performant pour le modèle de langage, sont mises en avant afin de simplifier l’implémentation des techniques d’optimisation. Un support renforcé pour VLLM facilite également la transition entre GPU et TPU, améliorant ainsi les latences et réduisant les coûts de service.
Portfolio Axion
Le portefeuille Axion est élargi avec des solutions puissantes adaptées aux besoins variés des entreprises modernes. La machine virtuelle N4a, actuellement en prévisualisation, est idéale pour des applications telles que les microservices, les bases de données open source et l’analyse de données. La C4a metal, qui sera bientôt disponible, fournira des serveurs physiques dédiés pour des charges de travail spécifiques, comme le développement d’applications, tout en assurant des performances optimales. Ensemble, ces options permettent de réduire le coût total d’exploitation sans compromettre la performance.
Détails des Instances Axion
N4a (en prévisualisation): Conçue pour le rapport qualité-prix et la flexibilité, elle propose jusqu’à 64 vCPUs et 512 Go de mémoire DDR5, avec un réseau à 50 Gbps. C4a metal (bientôt en prévisualisation): Idéale pour des charges de travail spécialisées, offrant jusqu’à 96 vCPUs et 768 Go de mémoire DDR5, avec un stockage de haute performance. C4a: Offrant des performances élevées et une grande fiabilité, avec jusqu’à 72 vCPUs et 576 Go de mémoire DDR5, ainsi qu’un stockage SSD Titanium jusqu’à 6 To.
Conclusion
Dans un environnement en constante évolution, il est essentiel de combiner des accélérateurs d’IA dédiés tels que les Ironwood TPUs avec des unités de calcul généralistes comme les Axion. Que ces technologies soient utilisées ensemble ou en complément d’autres options de calcul, cette approche système offre la flexibilité et la puissance nécessaires pour répondre aux charges de travail les plus exigeantes. L’inscription pour tester Ironwood, Axion N4a ou C4a metal est fortement recommandée.
À l’heure où l’intelligence artificielle transforme notre manière de travailler et d’interagir avec le monde, la disponibilité des TPUs Ironwood et des instances Axion constitue une étape essentielle dans cette évolution. Ces technologies avancées répondent aux défis contemporains liés à l’inférence et à l’optimisation des performances des modèles d’IA. Alors que les entreprises cherchent à tirer parti de ces innovations, il est pertinent de considérer comment ces solutions changent non seulement des secteurs spécifiques, mais influencent également des dimensions plus larges de la société, comme l’éducation, la santé ou l’environnement.
L’adoption de ces nouvelles technologies soulève des questions sur la préparation des futures générations à naviguer dans un monde de plus en plus axé sur les données. Comment les établissements d’enseignement adaptent-ils leurs programmes pour intégrer ces compétences essentielles ? De plus, avec l’augmentation des capacités de calcul, il est crucial de réfléchir aux implications éthiques de l’IA et à l’utilisation des données.
Les récits d’entreprises transformées grâce à ces avancées technologiques commencent tout juste à émerger. En explorant les possibilités offertes par les TPUs et les instances Axion, les organisations peuvent non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle, mais également jouer un rôle clé dans la création d’une société où les décisions fondées sur des données précises et pertinentes deviennent la norme. Cette dynamique ouvre la voie à une réflexion continue sur l’avenir de l’intelligence artificielle et son impact sur notre monde.
Aller plus loin
Pour explorer concrètement l’IA sur Google Cloud, commencez par le hub Google Cloud AI. Vous y trouverez les offres produits, des guides d’architecture et des bonnes pratiques pour entraîner, affiner et servir vos modèles à grande échelle.
Côté accélérateurs, découvrez Ironwood, la nouvelle génération de TPU pensée pour l’ère de l’inférence : l’annonce officielle Ironwood TPU – The age of inference présente les capacités et les tailles de pods, et la page Ironwood TPU (intérêt) permet d’amorcer vos démarches côté disponibilité.
Pour cadrer vos déploiements sur accélérateurs, la page produit Cloud TPU et la documentation Cloud TPU rassemblent les guides de mise en route (Compute Engine, GKE, Vertex AI), la tarification et les parcours rapides JAX/PyTorch.
Sur le volet CPU, les processeurs Google Axion offrent un excellent ratio prix‑performance pour des charges générales et des services d’inférence légers. Parcourez la page Google Axion processors, puis les docs machines d’usage général C4A (Axion) et l’annonce N4A (Axion) en aperçu pour choisir la bonne série.
Si vous migrez vers Arm (Axion) depuis x86, appuyez‑vous sur le tutoriel GKE passer d’une appli x86 à du multi‑arch Arm et sur les parcours de migration côté Arm Build & migrate to Arm‑based cloud instances.
Pour orchestrer l’entraînement et l’inférence à très grande échelle, le cadre AI Hypercomputer détaille l’approche intégrée (matériel, logiciel, consommation) et ses mises à jour récentes, avec des cas d’usage et tutoriels.
Enfin, pour faire vos choix d’architecture d’inférence (coûts/latence/fiabilité) avec les nouveautés de la pile Google Cloud, l’article Ironwood TPUs and new Axion‑based VMs for your AI workloads résume les options et éclaire les scénarios de déploiement.
Ces ressources vous aideront à comparer TPU et Axion selon vos contraintes de performance, de coûts et de régulations, puis à industrialiser l’inférence de vos modèles sur Google Cloud.