Comment l'infrastructure axée sur le GPU remodèle le cloud et quelle est la place de Hivenet
Avant de plonger dans les définitions, préparons le terrain. La prochaine évolution du cloud GPU est déjà là. C'est ce que l'on appelle le néocloud, un nouveau type d'infrastructure cloud axée sur l'IA conçue pour la performance, la transparence et la durabilité. Cet article explique ce qu'est le néocloud, pourquoi il est important et comment le Compute de Hivenet s'inscrit à l'avant-garde de ce mouvement.
Avant la révolution de l'IA, le cloud avait un objectif différent. Les fournisseurs traditionnels optimisés pour les tâches Web et de stockage ont pris du retard à l'ère des performances du cloud GPU et de l'infrastructure cloud axée sur l'IA. Les hyperscalers traditionnels tels qu'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure ont conçu leurs offres de cloud public pour des charges de travail étendues et générales, mais ces plateformes ont du mal à répondre aux besoins spécifiques de l'IA. Le passage à une infrastructure néocloud révèle pourquoi les anciens modèles ne pouvaient pas répondre aux besoins informatiques intensifs d'aujourd'hui. Les Neoclouds sont une classe moderne d'architecture cloud qui comble le fossé entre les clouds hyperscale centralisés et les réseaux de télécommunications distribués.
Alors que les entreprises adoptent de plus en plus l'IA, la demande d'infrastructures GPU hautes performances augmente, ce qui alimente la croissance rapide du marché des néoclouds.
Le cloud n'a pas été conçu pour l'IA
Le cloud, tel que nous le connaissons, date d'une autre époque. Il a été conçu pour les applications Web, les bases de données et l'hébergement de fichiers. Elle a prospéré grâce à la virtualisation et aux modèles de paiement à l'utilisation. Puis l'IA est arrivée, et l'ancienne infrastructure a commencé à montrer ses failles.
Les charges de travail de l'IA ne fonctionnent pas bien avec le calcul générique. Ils ont besoin de GPU, d'interconnexions rapides et de modèles d'accès qui ne sont pas adaptés aux machines virtuelles multi-locataires. La gestion d'une infrastructure GPU haute performance dans des environnements multilocataires présente des défis tels que l'isolation de la charge de travail, un débit élevé et une faible latence, qui nécessitent des solutions réseau spécialisées. En conséquence, un nouveau type de fournisseur a commencé à émerger : plus léger, plus rapide et axé sur le GPU. C'est ce que l'industrie a commencé à appeler le néocloud.
Ce changement représente bien plus qu'une simple mise à niveau technique. Il représente une nouvelle philosophie en matière de conception du cloud, qui privilégie l'abstraction au profit du contrôle, et l'évolutivité au profit de l'efficacité.
Qu'est-ce qu'un néocloud ?
Un néocloud est essentiellement une évolution moderne du cloud GPU, un cloud axé sur l'IA conçu pour la prochaine génération de charges de travail pilotées par les données. Les Neoclouds sont spécialement conçus et s'appuient sur une infrastructure spécialisée pour répondre aux exigences strictes des tâches d'IA avancées.
Un neocloud est une nouvelle génération de fournisseurs de cloud GPU spécialement conçus pour l'IA et l'informatique par GPU. Il ne s'agit pas encore d'un terme marketing courant, mais d'une étiquette émergente pour les entreprises qui repensent leur infrastructure cloud autour de charges de travail centrées sur l'IA. Ces fournisseurs sont conçus pour l'apprentissage automatique, l'inférence et le traitement de données à grande échelle. L'inférence basée sur l'IA est au cœur de nos préoccupations. Une infrastructure GPU robuste et des instances GPU évolutives sont essentielles pour gérer efficacement ces charges de travail.
Au lieu de vastes centres de données optimisés pour le stockage et le calcul basé sur les processeurs, les néoclouds donnent la priorité aux GPU hautes performances, à l'accès direct et à une tarification simplifiée. Ils sont destinés aux développeurs, aux chercheurs et aux startups qui recherchent de l'énergie brute sans les frais liés à l'hyperscaler. Les Neoclouds proposent des prix plus compétitifs par rapport aux fournisseurs de cloud traditionnels en raison de la rationalisation de leurs opérations et de la réduction des services proposés. Ils se concentrent sur la fourniture de services cloud spécialisés et de services GPUaaS, répondant spécifiquement aux charges de travail d'IA alimentées par GPU. Il s'agit essentiellement d'un nouveau type d'infrastructure informatique basée sur l'IA axée sur la flexibilité et la rapidité.
Comment nous en sommes arrivés là
Quand AWS a été lancé en 2006, le problème qu'il a résolu était l'étalement de l'infrastructure. Les entreprises ne souhaitaient pas gérer des serveurs, des baies ou des systèmes de refroidissement. Le cloud a transformé les dépenses d'investissement en coûts opérationnels : une idée simple et flexible qui a transformé l'informatique. Les investissements dans les néoclouds devraient augmenter de manière significative, le marché des GPUaaS devant atteindre 12,26 milliards de dollars d'ici 2030, contre 3,80 milliards de dollars en 2024.
Avance rapide vers les années 2020. Le nouveau goulot d'étranglement ne concerne pas les serveurs ou les disques, mais les GPU. La formation à l'IA exige une densité de calcul énorme, et l'inférence nécessite un accès à faible latence à du matériel spécialisé. Les hyperscalers n'ont pas été conçus pour ce type de charge. Leurs modèles s'appuient sur des environnements virtualisés et des piles réseau génériques, ce qui entraîne une latence et augmente les coûts. Par exemple, le coût horaire moyen d'une instance NVIDIA DGX H100 proposée par les fournisseurs traditionnels est de 98 dollars, tandis que pour un néocloud, il tombe à 34 dollars, soit une économie de 66 %. Les Neoclouds fournissent un accès plus rapide aux GPU les plus récents par rapport aux fournisseurs de cloud traditionnels, ce qui permet de surmonter ces limites de manière efficace. Les GPU NVIDIA H100, A100 et A10 Tensor Core font partie des types de GPU disponibles pour les charges de travail d'IA. Des GPU puissants et du matériel d'IA spécialisé sont essentiels pour prendre en charge les charges de travail d'IA modernes, permettant ainsi une formation, une inférence et un déploiement évolutifs et efficaces de l'IA.
Neoclouds propose des ressources GPU à la demande avec une tarification flexible et à l'utilisation. Pour les entreprises dont les besoins sont plus importants ou plus prévisibles, des remises sur volume sont disponibles à partir de seuils tels que 500 heures-GPU par mois, et des options de contrat à long terme peuvent être mises en place pour garantir des ressources GPU importantes sur de longues périodes. Cette flexibilité permet aux utilisateurs de choisir entre un accès immédiat et évolutif et des accords personnalisés en fonction de leurs habitudes d'utilisation.
Cette lacune a ouvert la voie à une nouvelle génération de fournisseurs : CoreWeave, Lambda Labs, Crusoe, Nebius, Scaleway et maintenant, Hivenet. Ces entreprises partagent un principe : créer une infrastructure optimisée pour les charges de travail de l'IA, et non pour les feuilles de calcul bureautiques.
Qu'est-ce qui différencie un néocloud
Les Neoclouds se distinguent car ils associent la flexibilité du GPU en tant que service à la puissance de l'infrastructure informatique moderne basée sur l'IA. L'accent mis sur l'accès direct au GPU, la facturation simplifiée et la conception distribuée créent une nouvelle norme en matière de performances et de rentabilité à l'ère de l'IA. Un support complet et une infrastructure sécurisée sont essentiels pour protéger les charges de travail sensibles de l'IA et garantir la fiabilité des opérations. Les Neoclouds sont conçus pour répondre à l'évolution des besoins des clients en fournissant des services d'IA évolutifs et performants adaptés aux besoins individuels et professionnels. Les partenariats stratégiques entre les fournisseurs de néocloud, les opérateurs de centres de données et les leaders de l'IA stimulent l'innovation et élargissent les opportunités de marché dans l'écosystème de l'infrastructure cloud.
1. Priorité au GPU, pas au CPU
Les hyperscalers ont construit leurs plateformes sur des processeurs car l'hébergement Web et les charges de travail SaaS ne nécessitaient pas de calculs parallèles. Les néonuages inversent cela. Ils commencent par des GPU comme base, offrant souvent un accès nu ou de fines couches de virtualisation pour des performances optimales.
2. Une tarification transparente
La tarification traditionnelle du cloud est un véritable labyrinthe : calcul, stockage, sortie, IOPS, frais cachés. De nombreux néoclouds éliminent les frais de sortie, ce qui rend leur tarification plus abordable et prévisible pour les utilisateurs qui ont besoin de transférer de grandes quantités de données. Les Neoclouds simplifient cela. Ils facturent par GPU par heure (ou même par seconde, comme le fait Hivenet's Compute) et rendent les coûts prévisibles. Cela facilite la budgétisation du GPU en tant que service, en particulier pour les petites équipes. Les Neoclouds utilisent généralement des GPU NVIDIA pour garantir une fiabilité et des performances élevées pour les tâches d'IA.
3. Des performances sans bureaucratie
Provisionner un GPU sur un cloud majeur implique souvent d'attendre, de configurer et de négocier. Les Neoclouds sont conçus pour être rapides. Ils sont idéaux pour les tâches informatiques hautes performances, prenant en charge les charges de travail exigeantes en matière d'IA et de données qui nécessitent des performances cohérentes et optimisées. Vous lancez des instances en quelques secondes, souvent avec un accès direct via SSH ou API. L'évolutivité permet aux utilisateurs d'ajuster rapidement la taille des clusters GPU sans longues listes d'attente ni surprovisionnement. L'infrastructure Neocloud peut passer de quelques à des milliers de GPU en moins de 15 minutes.
4. Conception distribuée ou souveraine
Alors que certains néoclouds s'appuient toujours sur des centres de données centralisés, d'autres adoptent des architectures distribuées ou souveraines au niveau régional, dans lesquelles les charges de travail restent plus proches des utilisateurs et sont conformes aux réglementations locales. Hivenet va encore plus loin en répartissant le calcul sur un maillage mondial d'appareils réels, transformant ainsi la capacité inactive en énergie cloud utilisable. De nombreux fournisseurs de néocloud conçoivent des hubs de calcul en tenant compte de la résidence des données et de la souveraineté pour des raisons de conformité dans des secteurs réglementés tels que la santé et la finance.
5. État d'esprit natif de l'IA
Les Neoclouds intègrent des outils et des modèles prêts à l'emploi pour la formation, le réglage et l'inférence des modèles. De nombreux néoclouds fournissent NVIDIA CUDA préinstallé pour prendre en charge les frameworks d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow et PyTorch, permettant ainsi l'accélération du GPU pour les tâches d'apprentissage en profondeur. Ils partent du principe que les utilisateurs créent ou déploient des systèmes d'IA, et pas seulement qu'ils hébergent des sites Web. Cette architecture axée sur l'IA les définit comme une classe distincte d'infrastructures informatiques basées sur l'IA. Neoclouds se concentre exclusivement sur l'infrastructure d'IA, proposant des solutions personnalisées telles que des environnements d'IA préconfigurés et des outils MLOps intégrés.
Pourquoi l'ancien modèle cloud rencontre des difficultés
Le modèle de cloud hyperscale est efficace pour la mise à l'échelle horizontale : des millions d'applications légères sont déployées sur des machines virtuelles. Mais les charges de travail de l'IA évoluent verticalement : elles ont besoin de nœuds puissants, d'une mémoire dense et d'interconnexions rapides. Une charge de travail basée sur l'IA nécessite une infrastructure spécialisée, telle que des GPU, des LPU ou des TPU, ainsi que des configurations matérielles optimisées pour un traitement et une évolutivité hautes performances.
Dans cet environnement, la virtualisation devient un goulot d'étranglement. Le débit du réseau baisse. La latence augmente. Et les modèles de facturation adaptés aux applications Web deviennent pénalisants pour les charges de travail des GPU.
Les développeurs finissent par payer pour les GPU inactifs car les temps de démarrage sont longs et les horloges de facturation ne s'arrêtent pas instantanément. C'est pourquoi les néoclouds tels que Hivenet's Compute utilisent une facturation à la seconde et une tarification transparente des GPU pour rendre le calcul haute performance viable pour les petites équipes.
Exemples de néonuages aujourd'hui
Ensemble, ces entreprises constituent la base de l'infrastructure néocloud moderne et montrent comment le secteur évolue vers une conception centrée sur le GPU et l'IA. Nombre de ces fournisseurs proposent des services cloud GPU spécialisés optimisés pour les charges de travail d'IA, en tirant parti de ressources de calcul GPU hautes performances, d'interconnexions avancées telles que NVLink et InfiniBand, et d'architectures conçues pour la formation et l'inférence de l'IA à grande échelle.
Le terme « néocloud » n'appartient à personne, pour l'instant. Mais il est déjà utilisé pour décrire un groupe de fournisseurs d'infrastructure cloud GPU modernes :
- Hivenet , distribuée, durable et axée sur la confidentialité, construite sur de vrais appareils plutôt que sur des centres de données.
- Core Weave — autrefois une start-up de minage de cryptomonnaies, aujourd'hui l'une des plus grandes Clouds GPU axés sur l'IA aux États-Unis
- Laboratoires Lambda — un favori des ingénieurs en machine learning pour sa simplicité de branchement et d'entraînement.
- Nuage de Crusoé — construit des parcs de GPU alimentés par l'énergie gaspillée des gaz de torche.
- Nébius — issue de Yandex, proposant une infrastructure cloud GPU européenne.
Ils diffèrent en termes d'échelle et de philosophie, mais partagent tous la même évolution : de la virtualisation basée sur le processeur à la spécialisation basée sur le GPU au sein de l'infrastructure néocloud.
L'économie des néoclouds
Au-delà des performances, l'économie des néoclouds est définie par les modèles de tarification du cloud GPU et la rentabilité des infrastructures de calcul basées sur l'IA. Ces facteurs mettent en évidence la manière dont les néoclouds rendent l'informatique GPU haut de gamme plus abordable et plus accessible pour les charges de travail d'IA modernes. Cette accessibilité s'étend également aux charges de travail analytiques gourmandes en données, permettant aux organisations d'effectuer efficacement des analyses de données complexes et des informations basées sur l'IA sans coûts prohibitifs.
Les néoclouds prospèrent parce qu'ils brisent le monopole des hyperscalers en matière de coûts. La location d'une seule instance A100 auprès d'un grand fournisseur peut dépasser 3 dollars de l'heure, avec des frais cachés pour le stockage et la sortie. Les néoclouds ne fonctionnent qu'à une fraction de ce taux, parfois 60 % de moins, grâce à une meilleure utilisation et à une architecture allégée.
Cet avantage en termes de prix du cloud GPU rend les néoclouds particulièrement attrayants pour les startups d'IA et les équipes de recherche gérant des budgets limités.
Hivenet's Compute, par exemple, propose des instances RTX 4090 pour environ 0,20 €/heure et des instances 5090 pour 0,40 €/heure. Aucuns frais d'installation. Aucun engagement bloqué. Facturation à la seconde seulement.
Cette transparence ne fait pas que réduire les coûts. Cela rétablit la confiance. Les développeurs savent pour quoi ils payent et savent quand le compteur s'arrête.
L'angle de la durabilité
Cette section explique comment l'évolution d'un cloud GPU durable et d'un calcul IA respectueux de l'environnement peut réduire l'impact environnemental des charges de travail intensives liées à l'IA.
L'informatique basée sur l'IA pose un problème énergétique. Les GPU sont gourmands en énergie et les centres de données consomment de grandes quantités d'électricité uniquement pour le refroidissement. Les Neoclouds ne peuvent pas résoudre ce problème complètement, mais certains, comme Hivenet, adoptent une approche distribuée.
Au lieu de construire de nouvelles installations, Hivenet utilise l'empreinte énergétique existante des appareils inactifs : ordinateurs, consoles et serveurs déjà alimentés dans le monde entier. Cela transforme la capacité inutilisée en calcul sans coût environnemental supplémentaire.
Ce n'est pas seulement efficace ; c'est régénérateur. Il fait passer le cloud de l'extraction à la participation. Cela fait de Hivenet l'un des les plateformes cloud GPU les plus durables, offrant une option de calcul basée sur l'IA véritablement respectueuse de l'environnement.
Pourquoi le « néocloud » est important
Le terme est peut-être nouveau, mais l'idée ne l'est pas. Chaque vague informatique redéfinit la façon dont nous accédons à l'énergie. Les ordinateurs centraux ont cédé la place aux ordinateurs personnels, puis aux machines virtuelles, puis au Web. L'IA est le prochain point d'inflexion, et le néocloud en est la couche d'infrastructure. L'essor rapide de l'IA générative entraîne une demande sans précédent d'infrastructures évolutives et performantes, tandis que les charges de travail exigeantes en matière d'IA nécessitent des solutions cloud spécialisées optimisées pour une formation et une inférence intensives.
L'essor du néocloud marque un changement philosophique : de l'abstraction infinie au design intentionnel. Qu'il s'agisse de vendre des ordinateurs au gigaoctet ou de les concevoir en fonction de charges de travail réelles.
C'est important pour tous ceux qui développent l'IA aujourd'hui, qu'il s'agisse de développeurs indépendants, de laboratoires de recherche ou d'entreprises qui cherchent à contrôler leurs données et leurs coûts.
La place de Hivenet à l'ère du néocloud
Hivenet fait partie du mouvement néocloud, incarnant ses principes de conception distribuée, de tarification transparente et d'accessibilité axée sur le GPU.
Hivenet n'a pas commencé avec les GPU ; il a commencé avec la conviction que le cloud pouvait être distribué, souverain et équitable. Au fil du temps, cette philosophie a naturellement répondu aux besoins des équipes d'IA frustrées par la centralisation des clouds.
Calculez avec Hivenet réunit trois éléments qui définissent le mouvement néocloud :
- Infrastructure axée sur le GPU — GPU RTX 4090 et 5090 prêts pour la formation, l'inférence et la simulation.
- Une tarification transparente — facturation à la seconde sans frais de sortie ou de stockage surprises.
- Architecture distribuée — de véritables appareils formant un cloud mondial décentralisé qui donne la priorité à la durabilité et à la souveraineté.
Cette combinaison fait de Hivenet la pierre angulaire de l'infrastructure néocloud, une infrastructure qui réimagine à qui appartient le cloud en premier lieu.
À en savoir plus ou discutez de votre Besoins en infrastructures d'IA, contactez l'équipe Hivenet dès aujourd'hui.
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Le chemin à parcourir
Le néocloud n'est pas un mot à la mode, c'est une direction. Au cours des prochaines années, de plus en plus de fournisseurs suivront la même logique : simplifier, spécialiser et décentraliser. Le futur cloud sera plus petit, plus rapide et plus proche de l'endroit où les données sont générées.
Pour Hivenet, cela s'inscrit dans la continuité de sa vision. Le base distribuée qui alimente ses services de stockage, de calcul et de transfert de fichiers anticipe déjà cette évolution. À mesure que les modèles d'IA se développent et se diversifient, le besoin d'une informatique flexible, éthique et abordable augmentera également.
Le néocloud va devenir la norme. Hivenet Je viens d'y arriver le premier.
Pour en savoir plus sur l'infrastructure neocloud et le cloud GPU pour les charges de travail d'IA, découvrez plus d'informations sur le Blogue Hivenet ou commencez à construire dès aujourd'hui avec Calculez avec Hivenet.
Questions fréquemment posées (FAQ)
Qu'est-ce qu'un néocloud ?
Un néocloud est un cloud axé sur l'IA, construit autour de GPU plutôt que de processeurs. Il est conçu pour l'apprentissage automatique, l'inférence et d'autres charges de travail gourmandes en données qui nécessitent des calculs à haute vitesse.
En quoi un néocloud diffère-t-il d'un cloud traditionnel ?
Les clouds traditionnels s'appuient sur des machines virtuelles gourmandes en ressources processeur et sur une facturation complexe. Neoclouds simplifie cela en offrant un accès privilégié au GPU, une tarification transparente du cloud pour les GPU et de meilleures performances pour les charges de travail d'IA.
Pourquoi le GPU en tant que service est-il important ?
Le GPU en tant que service offre aux développeurs un accès flexible à des GPU hautes performances sans posséder de matériel. Il s'agit d'une caractéristique clé de l'infrastructure informatique d'IA utilisée pour la formation, le réglage et l'inférence des modèles.
Qu'est-ce qui fait que Hivenet fait partie du mouvement néocloud ?
Hivenet combine une infrastructure distribuée, une facturation à la seconde et une conception cloud GPU durable. Il propose un modèle de calcul d'IA respectueux de l'environnement qui permet ressources GPU avancées plus accessible.
Un néocloud convient-il à mon entreprise ?
Si vos charges de travail impliquent l'IA, le deep learning ou le rendu, un néocloud peut réduire considérablement les coûts tout en améliorant les performances. Pour l'hébergement ou le stockage Web en général, un fournisseur traditionnel peut suffire.
