Les essaims de GPU d'entreprise surpassent de 37 % les modèles A100 du cloud
---
Les entreprises du monde entier sont confrontées à la hausse des coûts du cloud et à une pression croissante pour atteindre les objectifs de neutralité carbone. Dans les ordinateurs de bureau, les postes de travail et les serveurs d'entreprise courants se cache une opportunité inexploitée. Une récente démonstration de faisabilité (PoC) a démontré qu'un « essaim » distribué de GPU grand public peut égaler (et souvent surpasser) les GPU cloud haut de gamme pour les charges de travail d'IA des entreprises.
Un autre type de test dans le cloud
En collaboration avec une banque mondiale, nous avons cherché à savoir si les GPU d'entreprise standard pouvaient remplacer l'inférence basée sur l'IA hébergée dans le cloud. Le PoC a comparé les GPU des stations de travail (NVIDIA RTX 4500, RTX 4090 et double RTX 6000 Ada) à l'instance GPU A100 80 Go hautes performances de Runpod.
À l'intérieur de l'essaim de GPU
Hivenet transforme les GPU d'entreprise inactifs en un réseau informatique sécurisé et prêt à l'emploi. Géré via une passerelle légère, ce cluster distribué évolue sans effort à la demande, chiffre toutes les communications et s'intègre parfaitement aux services d'identité d'entreprise existants, sans nécessiter de nouveau matériel.
Résultats de calcul PoC
Les tests ont impliqué des charges de travail d'inférence d'IA génératives, en suivant méticuleusement des indicateurs clés tels que le débit (jetons par seconde), la latence, la simultanéité et l'efficacité énergétique.
Les deux GPU RTX 6000 Ada de l'essaim ont nettement surpassé le 2xA100 de Runpod en atteignant un débit 37 % plus élevé en charge maximale et en conservant un avantage de débit constant de 16 % sous des charges de travail continues. Alors que l'A100 présentait un léger avantage en termes de latence (11 % plus rapide pour le premier jeton en cas de simultanéité extrêmement élevée), le cluster GPU fonctionnant sur la technologie Hivenet a fourni des performances globales impressionnantes. La consommation d'énergie était initialement plus élevée pour les GPU grand public. Mais après avoir pris en compte les frais généraux typiques des centres de données (PUE), l'écart d'efficacité énergétique s'est considérablement réduit.
Rentabilité et économies
Les entreprises ont besoin de preuves financières concrètes pour prendre des décisions stratégiques, et les données sont éloquentes. Le coût total de possession (TCO) mensuel, qui couvre l'amortissement du matériel sur trois ans (sur la base des cycles de vie habituels du matériel d'entreprise), l'énergie au prix de 0,18 €/kWh (sur la base du prix moyen en 2024) et les frais de licence ou de cloud associés, a été calculé sur la base d'hypothèses réalistes d'une utilisation du GPU à 75 %.
Cet essaim de GPU réduit considérablement les coûts, permettant de réaliser des économies d'environ 49 % par rapport aux GPU hébergés dans le cloud et d'environ 43 % par rapport aux configurations A100 traditionnelles sur site. GPU de niveau inférieur comme le RTX 4500 ou Le RTX 4090 peut encore réduire les coûts pour des charges de travail moins sensibles à la latence.
Pourquoi chaque CIO devrait s'en soucier
Les résultats de ce PoC constituent une avancée technique et témoignent d'un changement radical dans la stratégie informatique des entreprises. En convertissant le matériel d'entreprise sous-utilisé en une infrastructure d'IA performante, les entreprises peuvent libérer des ressources budgétaires importantes et réorienter immédiatement ces économies vers l'innovation, l'acquisition de talents ou des initiatives critiques de croissance commerciale.
Le fait de s'appuyer sur une infrastructure propre apporte prévisibilité et stabilité en termes de latence et de débit, évitant ainsi les problèmes courants liés à la congestion des régions cloud ou aux fluctuations de prix inattendues. Les entreprises des secteurs réglementés en bénéficient particulièrement, car l'exécution de charges de travail d'inférence sur site simplifie considérablement la conformité à la souveraineté des données.
Au-delà des économies de coûts, les essaims de GPU distribués offrent des avantages tangibles en matière de durabilité. La réutilisation du matériel existant réduit considérablement l'impact environnemental de la construction de nouveaux centres de données et réduit la demande énergétique continue, contribuant ainsi directement aux engagements ESG des entreprises.
En tirant parti de leur matériel de manière plus stratégique, les entreprises peuvent également renforcer leur position de négociation avec les fournisseurs de cloud, en garantissant de meilleures conditions et en évitant le verrouillage des fournisseurs grâce à un modèle d'intégration à faible risque qui complète l'infrastructure existante (utilisant des conteneurs légers, des points de terminaison d'API et un tunneling VPN sécurisé pour le déploiement) dans lequel les charges de travail sont réaffectées dynamiquement si un nœud devient indisponible. Cette approche offre une résilience opérationnelle sans complexité supplémentaire.
« Nous avons constaté un allègement immédiat de notre budget GPU », a déclaré un responsable principal de l'infrastructure de la banque participante après le test. « La transition s'est déroulée plus facilement que prévu et les performances ont surpris notre équipe d'ingénieurs. »
Les clusters GPU distribués offrent un avantage stratégique en transformant les actifs inactifs de l'entreprise en ressources productives à forte valeur ajoutée. Cela permet d'économiser de l'argent ET donne aux entreprises plus de contrôle, une meilleure durabilité et un système d'IA plus solide et plus flexible.
À emporter stratégique
Au lieu de louer en permanence des GPU cloud onéreux, les entreprises disposent désormais d'une alternative réalisable et immédiatement exploitable. La technologie d'essaim de GPU distribués de Hivenet démontre de manière concluante que l'utilisation d'ordinateurs de bureau existants est viable et constitue la voie la plus pratique et la plus rentable pour une infrastructure d'IA efficace, durable et sécurisée.
