La bande passante de la mémoire est le principal goulot d’étranglement des performances des systèmes d’IA
La plupart des entreprises qui se lancent dans l’intelligence artificielle se tournent naturellement vers les GPU haute performance. C’est compréhensible. Les GPU sont essentiels pour gérer les charges de travail d’IA à grande échelle, la formation, l’inférence, etc. Mais il y a une limitation fondamentale que nous devons reconnaître : la puissance de calcul brute ne définit pas à elle seule la performance du système. C’est le débit de données, et plus précisément la bande passante de la mémoire, qui débloque ou limite cette puissance.
Les GPU ont évolué rapidement. Ils traitent plus d’opérations par seconde que jamais auparavant. Le problème est que le rythme d’amélioration de la bande passante de la mémoire n’a pas suivi. Vous vous retrouvez donc avec une flotte de processeurs très performants qui ne peuvent pas accéder aux données assez rapidement pour faire leur travail efficacement. Il en résulte des temps de calcul inutiles. Vous payez pour une capacité que vous ne pouvez pas utiliser. Il ne s’agit pas seulement d’une inefficacité technique, elle affecte directement les résultats de l’entreprise.
Les dirigeants doivent poser les bonnes questions : Où se situe le véritable goulot d’étranglement du système ? Quel est le niveau de performance que vous perdez en raison de la lenteur des mouvements de données entre la mémoire et les processeurs ? Si vous utilisez des plateformes de cloud public, vous êtes particulièrement exposé. Les fournisseurs de cloud facturent sur la base du temps et de l’utilisation. Par conséquent, si votre traitement est plus long en raison d’un décalage de la mémoire, vos coûts augmentent et vos performances ne sont pas à la hauteur de votre investissement.
Il existe des solutions en mouvement. NVLink de Nvidia contribue à combler ce fossé en améliorant l’interaction GPU-mémoire. D’autres technologies, comme le nouveau Compute Express Link (CXL), sont conçues pour augmenter la bande passante de la mémoire et réduire la latence entre les composants matériels. Mais n’oubliez pas que ces technologies ne sont pas encore très répandues. Et de nombreux fournisseurs ne les ont pas encore entièrement déployées dans leurs environnements.
Il n’est pas nécessaire d’être ingénieur pour gérer ce risque. Mais les équipes dirigeantes doivent se concentrer moins sur les spécifications de base et davantage sur le débit de l’ensemble du système. Ne vous contentez pas d’acheter plus de puissance. Assurez-vous que votre système peut fournir des données suffisamment rapidement pour utiliser cette puissance.
Les charges de travail d’IA basées sur le Cloud sont confrontées à des coûts croissants et à des inefficacités principalement dues aux limitations de la bande passante de la mémoire
Le cloud public a beaucoup fait pour démocratiser l’accès à l’IA
. Vous pouvez passer à l’échelle instantanément, accéder à une infrastructure de pointe et éviter les longs cycles d’approvisionnement. C’est puissant, mais ce n’est pas gratuit. Les GPU haute performance dans le cloud coûtent très cher. Et c’est là que le bât blesse : si la bande passante de la mémoire est à la traîne, ces mêmes GPU onéreux fonctionnent en deçà de leurs performances maximales. Cela signifie que vous louez une capacité que vous n’utilisez peut-être pas entièrement.
Les conséquences sont réelles. Lorsque des goulets d’étranglement se produisent au niveau de la mémoire, les charges de travail d’IA ne s’exécutent pas seulement plus lentement, elles s’exécutent plus longtemps. Dans le cloud, le temps, c’est de l’argent. Plus vos charges de travail passent de temps à faire tourner des cycles en attendant des données, plus la facture que vous recevez à la fin du mois est élevée. Et moins vous tirez de valeur commerciale de vos dépenses informatiques. Ce n’est pas une mauvaise architecture. Il s’agit simplement d’une limitation matérielle sur laquelle de nombreux dirigeants n’ont pas encore de visibilité.
La plupart des fournisseurs n’ont pas été francs à ce sujet. Leur marketing met en avant les derniers GPU, mais explique rarement que les performances des GPU sont limitées par la vitesse de transmission des données. Les entreprises qui se lancent dans l’IA pensent donc qu’elles achètent de la performance, mais ce qu’elles achètent en réalité, c’est de la performance potentielle, bridée par des problèmes systémiques de bande passante.
Que doivent faire les équipes dirigeantes ? Comprenez ce pour quoi vous payez réellement. Demandez à vos fournisseurs de cloud la transparence sur le débit de la mémoire, et pas seulement sur le nombre de cœurs et les générations de GPU. Exigez des délais pour savoir quand leur infrastructure prendra en charge des technologies telles que NVLink ou CXL. Et vérifiez les coûts d’exécution, et pas seulement les spécifications de calcul, pour vos charges de travail d’IA.
Il s’agit d’optimiser, et non de rogner sur les coûts. L’IA est stratégique. Mais la stratégie doit être soutenue par une architecture qui fonctionne de manière cohérente et au bon coût. Cela signifie qu’il faut examiner de près la bande passante et l’intégrer à l’infrastructure de l’IA.
L’accent mis uniquement sur les progrès des GPU limite considérablement les gains de performance de l’IA
Le débat sur l’infrastructure de l’IA a été dominé par les GPU. C’était logique lorsque les premiers modèles d’IA exigeaient un débit de calcul élevé. Mais nous sommes entrés dans une phase où le fait de se concentrer exclusivement sur les GPU entraîne des rendements décroissants, à moins que le reste du système ne suive. La bande passante de la mémoire, les vitesses d’accès au stockage et la capacité du réseau définissent désormais la limite supérieure des performances de votre système d’IA.
La plupart des infrastructures cloud et d’entreprise sont déséquilibrées. Vous avez beau investir dans le dernier matériel GPU, les tâches prennent toujours plus de temps que prévu. La raison en est simple : des goulets d’étranglement au niveau des données. Les modèles d’IA exigent d’énormes volumes de données, structurées ou non. Si le système de mémoire ne peut pas les fournir assez rapidement, les performances de calcul stagnent. Il en va de même pour les pipelines de stockage et de réseau. S’ils ne sont pas étroitement intégrés et correctement réglés, votre pipeline d’IA est moins performant.
Certains fournisseurs commencent à s’attaquer à ce problème. Nvidia a introduit NVLink et Storage Next en vue de réduire la latence et d’améliorer la bande passante d’interconnexion entre les GPU et la mémoire. La norme Compute Express Link (CXL) est également prometteuse, car elle améliore la façon dont les CPU, les GPU et la mémoire communiquent. Mais ces normes sont encore en cours de déploiement et la plupart des environnements ne les ont pas encore adoptées de manière généralisée.
La conclusion est simple : pour maximiser les performances de l’IA, il faut équilibrer l’ensemble de l’architecture. Si la bande passante de la mémoire, les systèmes de stockage ou les réseaux de base sont sous-puissants, aucun GPU haut de gamme ne permettra d’extraire toutes les performances de vos charges de travail d’IA. En tant que dirigeant, votre rôle n’est pas de remettre en question les équipes matérielles, mais de reconnaître que la planification des investissements à l’échelle du système ne peut pas se concentrer uniquement sur ce qui semble le plus rapide sur une fiche technique.
Lors de la conception ou de l’extension de vos environnements d’IA, exercez des pressions sur vos responsables techniques pour qu’ils évaluent les performances de bout en bout. Demandez à vos fournisseurs comment leur infrastructure gère spécifiquement la mémoire et la bande passante du réseau. Des réponses claires feront la différence entre les investissements qui offrent des rendements composés et ceux qui ne génèrent pas de valeur au-delà des mises à niveau superficielles.
Les fournisseurs de cloud public doivent s’attaquer d’urgence aux limitations de la bande passante mémoire pour conserver leur avantage concurrentiel dans les services d’IA
En ce moment même,
les fournisseurs de cloud public font la course pour se positionner en tant que facilitateurs de l’IA.
. AWS, Microsoft Azure et Google Cloud ont tous introduit des instances riches en GPU et des environnements de calcul optimisés pour l’IA. Mais il y a une limite à la concurrence des GPU. Les performances systémiques dépendent tout autant de la rapidité avec laquelle la mémoire, le stockage et les composants réseau fournissent les données.
Le problème est que la plupart des fournisseurs continuent à promouvoir fortement les améliorations du GPU tout en négligeant, ou en ne communiquant pas suffisamment, sur les lacunes de la bande passante de la mémoire. Les entreprises absorbent des coûts plus élevés et des performances limitées. Elles n’obtiennent pas un retour complet sur leurs investissements en matière d’IA. Et dans de nombreux cas, ils ne sont pas pleinement conscients des raisons pour lesquelles leurs travaux ne sont pas performants.
Pour les fournisseurs de cloud, il s’agit d’un problème de confiance qui ne demande qu’à se manifester. La largeur de bande de la mémoire étant désormais un facteur de performance décisif, il incombe aux fournisseurs de déployer des solutions qui s’y attaquent directement. Certaines démarches sont en cours. NVLink et Storage Next de Nvidia, ainsi que l’émergence de CXL, montrent une direction vers l’amélioration des interconnexions. Mais l’adoption généralisée reste limitée et les lacunes sont réelles.
Pour les entreprises, le moment est venu de s’engager. N’achetez pas d’infrastructure sur la base de mesures superficielles. Posez des questions directes : Quelles mesures vos fournisseurs prennent-ils pour améliorer les vitesses d’accès à la mémoire ? Les systèmes de mémoire et de stockage sont-ils évolutifs de manière indépendante ? Peuvent-ils fournir des références réelles sur l’utilisation de la mémoire du GPU ?
L’infrastructure cloud a atteint un point où les améliorations unidimensionnelles ne suffiront pas. Les charges de travail de l’IA sont multicouches et intensives en données. L’investissement dans le calcul doit s’accompagner d’améliorations dans le mouvement des données. Sinon, les fournisseurs de cloud risquent un désabonnement à long terme de la part des entreprises qui s’attendent à de meilleures performances et à une plus grande transparence.
Si vous êtes un décideur de haut niveau, ne pensez pas que les problèmes de mémoire sont des détails techniques qu’il vaut mieux laisser aux ingénieurs. Il s’agit d’obstacles stratégiques. Ils perturbent les structures de coûts et ralentissent les travaux à fort impact tels que la formation aux modèles, la connaissance des clients et l’automatisation des produits. Exigez des réponses et attendez de vos fournisseurs qu’ils vous livrent une infrastructure parfaitement alignée sur les besoins de performance, et pas seulement sur les discours marketing.
Les entreprises doivent activement évaluer et remettre en question les capacités de l’infrastructure cloud
Trop d’entreprises évaluent les performances du cloud en se basant uniquement sur la disponibilité des GPU et le nombre de cœurs. C’est une vision étroite et de plus en plus erronée. Les performances de l’IA sont déterminées par l’efficacité avec laquelle tous les composants (calcul, mémoire, stockage et réseau) fonctionnent ensemble. Si l’un de ces systèmes n’est pas assez performant, les autres ne le sont pas non plus. Votre coût total augmente alors que votre production reste stable ou diminue.
La plupart des fournisseurs de cloud mettent en avant leur dernier matériel de calcul dans leur marketing, mais ils omettent souvent de préciser comment leur infrastructure gère le débit du système dans le cadre de charges de travail d’IA réelles. Au fur et à mesure que les entreprises augmentent leur utilisation, ces lacunes apparaissent, généralement sous la forme d’une progression lente de l’apprentissage, de coûts inattendus ou de résultats d’inférence incohérents. Il ne s’agit pas d’un problème de logiciel. Il s’agit d’une lacune systémique de l’infrastructure que les entreprises doivent être prêtes à étudier et à combler.
Les dirigeants n’ont pas besoin de devenir des architectes d’infrastructure, mais ils doivent ajuster leurs critères d’évaluation des solutions des fournisseurs et des performances internes. Cela signifie qu’il faut comprendre non seulement quels GPU sont proposés, mais aussi comment les données sont acheminées vers et depuis ces GPU, à quelle vitesse et avec quelle régularité. Cela signifie également qu’il faut s’interroger sur les mesures prises par les fournisseurs pour optimiser les couches de stockage et les chemins d’accès au réseau. Sans transparence, vous ne pouvez pas comparer les résultats ou anticiper les limites de la mise à l’échelle.
Pour les charges de travail dans le cloud en particulier, il est essentiel d’examiner l’efficacité de l’exécution. Si la bande passante de la mémoire est faible par rapport à la vitesse de traitement du GPU, vous finirez par fonctionner plus longtemps et par payer plus cher. Dans cet environnement, la performance en termes de coûts n’est pas une question de calcul de tête, mais de maximisation du débit sur l’ensemble de la pile. Les dirigeants ont besoin d’une visibilité claire sur la manière dont l’infrastructure de mémoire et de stockage prend en charge les charges de travail d’IA à grande échelle.
Dans les secteurs concurrentiels où l’IA contribue directement aux cycles de développement des produits, à l’engagement des clients ou à l’efficacité opérationnelle, ces problèmes affectent non seulement le temps de fonctionnement des systèmes, mais aussi l’agilité et les marges de l’entreprise. La confiance dans l’infrastructure cloud doit désormais être basée sur une compréhension approfondie du système, et non sur l’alignement de la marque ou du marketing. Si les fournisseurs ne peuvent pas répondre à des questions détaillées sur la latence, les interconnexions ou la mise à l’échelle de la bande passante de la mémoire, c’est le signe que vous n’avez pas un alignement complet entre ce que vous payez et ce que vous obtenez.
Il n’y a aucun avantage structurel à rester passif. Commencez à poser des questions directes. Exigez de meilleures références. Et orientez vos conversations sur l’infrastructure vers un débit global, et pas seulement vers des jalons de calcul. C’est d’autant plus important aujourd’hui que la complexité des données augmente et que de nouveaux modèles continuent de repousser les limites des ressources système disponibles.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- La bande passante de la mémoire limite les performances de l’IA : Les dirigeants doivent reconnaître que les performances de l’IA sont souvent limitées par la lenteur de la bande passante de la mémoire, et non par le manque de puissance de calcul. Donnez la priorité au débit de l’ensemble du système plutôt qu’à des mises à niveau isolées des GPU afin d’éviter de sous-utiliser l’infrastructure.
- L’augmentation des coûts de l’IA est due à des inefficacités : Les charges de travail d’IA basées sur le Cloud deviennent plus coûteuses à mesure que les retards de mémoire prolongent le temps de calcul. Les décideurs devraient évaluer les modèles d’utilisation horaire et l’efficacité de la mémoire pour contrôler l’augmentation des coûts.
- La performance nécessite un investissement complet : La mise à niveau des GPU sans amélioration équivalente de la mémoire, du stockage et du réseau n’apporte que des gains de performance minimes. Veillez à ce que la planification de l’infrastructure prenne en compte le mouvement des données de bout en bout.
- Les fournisseurs de cloud doivent combler les lacunes de l’infrastructure : Les dirigeants de C-suite doivent tenir les fournisseurs de cloud responsables de la résolution des goulets d’étranglement de la bande passante. Exigez la transparence sur les performances de la mémoire et faites pression pour que les feuilles de route aillent au-delà des déclarations marketing sur les GPU.
- La confiance passive dans le cloud est risquée : les organisations qui s’appuient sur le cloud pour l’IA devraient scruter plus que les spécifications du GPU. Évaluez l’architecture globale du système, y compris le stockage et les interconnexions, afin de garantir l’alignement des performances et des dépenses.
