Comment l'IA change radicalement le design des data centers ?
Depuis le lancement de ChatGPT à la fin de l'année 2022, le grand public a découvert l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie est rapidement devenue un phénomène de société et a transformé en profondeur notre manière de travailler, de créer et de communiquer. Mais derrière chaque outil d'IA (robot conversationnel, créateur d'image ou de vidéo, outil d'automatisation…) il y a un data center capable de traiter de grandes quantités de données. Longtemps restés dans l'ombre, ces data centers traversent aujourd'hui une métamorphose sans précédent. Pour répondre aux besoins grandissants de l'IA, notamment en matière de puissance de calcul, le design même de ces infrastructures doit être réinventé.
L'IA : un nouvel outil qui révolutionne tout sur son passage
Elle est arrivée il y a peu dans notre quotidien, mais l'IA est une technologie assez ancienne en réalité. Dès 1950, Alan Turing, mathématicien et cryptologue britannique, rêvait déjà d'une machine capable de penser comme les humains. Pourtant, pendant des décennies, cette discipline a connu des périodes de stagnation, faute de capacités techniques suffisantes. Il a fallu attendre les années 90, avec notamment l'avènement d'Internet et du Big Data pour que l'IA connaisse un nouvel essor.
Aujourd'hui, l'IA est partout. En entreprise, elle permet d'automatiser des tâches répétitives, d'améliorer le service client ou encore d'optimiser des flux logistiques. Dans le secteur de la santé, elle a notamment permis de modéliser en un temps record les vaccins contre la Covid-19. Dans notre vie privée, elle personnalise nos flux d'informations et facilite de nombreuses tâches quotidiennes (rédaction de mails, création de recettes, résumés de documents, modifications d'images...).
L'arrivée de l'IA générative en 2022 est venue marquer un autre tournant majeur. Contrairement aux algorithmes classiques qui se contentent de classer des données, l'IA générative est capable de créer du contenu original (textes, images, plans, vidéos, code informatique…). Cette capacité de raisonnement et de création nécessite de grandes quantités de données et une grande puissance de calcul. Face à ces exigences, les data centers traditionnels montrent leurs limites et leur architecture doit donc s'adapter.
Data center design : comment les centres de données s'adaptent à l'IA ?
Le data center initialement créé pour héberger des sites web et des mails n'est pas techniquement adapté aux charges de travail de l'IA. Les concepteurs et exploitants doivent donc repenser l'ensemble de ces infrastructures. Un data center adapté aux besoins de ces nouvelles technologies doit notamment disposer d'équipements ultra performants et de systèmes d'alimentation électrique et de refroidissement adaptés. Selon les usages, un système de redondance peut également être envisagé pour garantir la continuité des services, notamment pour les applications d'inférence en temps réel.
Data center architecture IA : une conception et des matériels ultra performants
Pour l'intelligence artificielle, les serveurs s'équipent de matériels ultra-performants comme des :
GPU (Graphics Processing Unit) : il s'agit d'un processeur disposant de centaines voire même de milliers de cœurs. Il est capable de traiter de grands ensembles de données simultanément, ce qui le rend parfait pour les applications de deep learning, de simulation, de modélisation ou encore d'effets spéciaux vidéo.
TPU (Tensor Processing Unit) : il s'agit d'une puce créée par Google et qui a été pensée pour les réseaux de neurones et l'inférence IA. Elle permet de réaliser des calculs encore plus rapides et complexes que les GPU. Leur usage est toutefois plus restreint que les GPU car elles ne fonctionnent qu'avec des applications à base de TensorFlow.
Commutateurs adaptés à l'IA : les commutateurs sont des éléments clés de toute construction de réseau. Ils permettent notamment de connecter les serveurs entre eux. Avec l'IA, de nouveaux modèles de commutateurs ont également vu le jour pour traiter les flux massifs de données et assurer une connectivité optimale sans goulot d'étranglement.
Ces puces consomment et génèrent beaucoup d'énergie, sans oublier qu'elles fonctionnent 7j/7 et 24h/24. Cette forte consommation électrique et cette production de chaleur imposent aux data centers de repenser leur conception, notamment en termes de disponibilité électrique et de refroidissement. Les infrastructures doivent investir dans des systèmes d'alimentation et de refroidissement suffisamment puissants pour s'adapter à ces équipements de pointe. De plus, il est souvent nécessaire de densifier les planchers pour que ces derniers puissent supporter les baies de serveurs qui deviennent de plus en plus lourdes.
Refroidissement et consommation électrique
Le refroidissement et la gestion de la consommation d'énergie font partie des défis majeurs des centres de données, notamment à l'heure de l'IA. Dans un data center classique, une baie de serveurs (une armoire) consomme entre 5 et 15 kilowatts (kW). Pour l'IA, cette densité peut dépasser les 100 kW par baie. À ce niveau, le refroidissement par air (la climatisation traditionnelle) devient totalement inefficace. En plus de la climatisation classique CRAC-CRAH, du free cooling ou encore du refroidissement adiabatique, de nouvelles techniques s'imposent donc telles que le liquid cooling. Cette solution permet de refroidir la température ambiante à l'aide de plaques froides installées à côté des équipements. Le refroidissement liquide peut aussi se faire en immergeant les composants directement dans un liquide non conducteur.
Parallèlement, la question de la consommation énergétique reste centrale. Afin d'alimenter et de refroidir les serveurs, ce ne sont pas moins de 415 TWh qui ont été consommés dans le monde en 2024. Des chiffres qui ne vont faire qu'augmenter dans les années à venir. L'IA pourrait même doubler la demande d'énergie des data centers d'ici 2030. Le secteur s'adapte donc pour rester durable et limiter son empreinte carbone. De nombreuses solutions sont proposées comme l'utilisation du free cooling (utiliser l'air extérieur), la récupération de la chaleur fatale pour chauffer des quartiers voisins, ou encore le recours aux biocarburants et aux énergies renouvelables, permettent de maintenir un PUE (Power Usage Effectiveness) proche de 1, signe d'une haute efficacité énergétique.
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