La mémoire et le stockage Micron contribuent au succès de l’IA

Réponse :Bien que les processeurs et les processeurs graphiques soient des composants essentiels des serveurs d’IA, ils ne sont pas les seuls composants à prendre en compte. Les produits de mémoire et de stockage peuvent avoir un impact considérable sur les résultats.   

Les processeurs et les processeurs graphiques (les composants « de calcul » de tout serveur d’IA) ne gèrent pas directement les jeux de données volumineux nécessaires à l’IA. En fait, les processeurs et les processeurs graphiques reposent sur une mémoire et un stockage rapides pour stocker et gérer les données d’entraînement, pour s’assurer que ces dernières sont alimentées aux éléments de calcul de manière rapide et cohérente.   

Si l’ingestion de l’ensemble de données est ralentie, elle peut également ralentir le processus d’entraînement, générant ainsi des coûts supplémentaires en raison de la sous-utilisation du processeur et du processeur graphique. La mémoire et le stockage avancés offrent la capacité et le débit nécessaires pour garantir un fonctionnement continu, efficace et fluide de l’IA. 

Réponse :Les offres de produits d’IA de Micron sont optimisées pour les charges de travail d’entraînement de l’IA complexes.  

Rapide, la mémoire DDR5 de Micron offre un accès aux données locales pour le calcul avec deux fois plus de bande passante, une longueur en rafale, un nombre de groupes de banques, des banques et des opérations simultanées1. La mémoire DDR5 permet d’obtenir des résultats 7 fois supérieurs pour les performances d’IA², une classification des images plus rapide pour la vision par ordinateur et une meilleure définition et reconnaissance pour les catégories de niveaux faible, moyen et supérieur. Elle améliore également la vitesse d’identification dans la lumière/l’obscurité, accélérant ainsi la reconnaissance faciale²  

Le cache SSD local accélère l’accès aux données des processeurs graphiques. De plus, les immenses bases de données en réseau bénéficient de SSD axés sur la capacité pour garantir que plusieurs serveurs d’IA reçoivent les données dont ils ont besoin. Micron offre au leader des performances des SSD PCIe Gen4 pour l’IA, ce qui permet d’éviter les goulots d’étranglement du stockage et les sauvegardes de données qui ralentissent le temps d’entraînement de l’IA³ .

Réponse :« Memory bound » fait référence au ralentissement du traitement des données qui peut être causé par une bande passante insuffisante dans la DRAM ou le stockage. Par exemple, les ingénieurs de Micron ont analysé les effets des performances de stockage lors de l’entraînement de l’IA et ont constaté qu’un stockage plus performant permettait d’obtenir de meilleurs résultats⁴. La mémoire et le stockage avancés peuvent améliorer le flux de données continu et réduire les temps d’attente pour les processeurs et les processeurs graphiques onéreux. 

Réponse :Alimenter un flux constant de données à partir d’une mémoire et d’un stockage rapides utilise des processeurs et des processeurs graphiques dotés de la plus grande efficacité. Choisir de la mémoire et du stockage sans prendre cela en considération peut entraîner des goulots d’étranglement et des coûts accrus. 

Réponse :Il existe deux façons d’analyser la consommation électrique : la consommation globale et l’efficacité de la consommation. La première est une simple mesure de l’énergie totale consommée par la plateforme, tandis que la seconde analyse l’énergie consommée pour un travail productif. Cette dernière est généralement mentionnée dans un calcul du coût total d’acquisition (TCO)⁵.  

Micron a conçu des produits de mémoire et de stockage de pointe avec une efficacité énergétique permettant de réduire la consommation d’énergie tout en offrant une haute performance. Cette même solution permet de faire face à l’augmentation du coût (et de l’impact environnemental potentiel) d’une consommation électrique considérable. Micron intègre un « bon équilibre d’alimentation » qui permet de garantir une efficacité énergétique tout en répondant aux besoins avancés de l’IA. 

Réponse : Les ressources de mémoire avec un débit élevé permettent une meilleure précision dans l’inférence IA. Des processeurs axés sur les performances sont également nécessaires, mais la mémoire est essentielle à leur fonctionnement optimal. 

Réponse :Selon NVIDIA (un leader reconnu dans le domaine de la technologie d’IA), « ....L’entraînement de tout modèle d’IA nécessite des jeux de données soigneusement étiquetés et diversifiés qui contiennent des milliers, voire des dizaines de millions d’éléments, dont certains dépassent le spectre visuel. La collecte et l’étiquetage de ces données dans le monde réel sont chronophages et onéreux. Cela peut entraver le développement de modèles d’IA et ralentir le délai de mise en œuvre de la solution... »⁶.