Aidez les entreprises clientes à accélérer l'adoption de l'IA

Mise en œuvre de l'IA

Les défis de l'entreprise

La demande en intelligence artificielle ne cesse de croître dans tous les secteurs. Bien que les avantages et les gains de productivité soient attrayants, les entreprises ont du mal à savoir comment configurer correctement l'infrastructure pour leurs besoins ; la demande augmente et diminue en fonction des fluctuations des charges de travail. Les outils évoluent au fil du temps et de nouvelles possibilités se présentent. Il peut être difficile de suivre le rythme ou même de se lancer.

De nombreux clients professionnels sont confrontés à plusieurs défis :

Outillage fragmenté : l'imprévisibilité et la fragmentation entraînent un manque de visibilité et d'utilisation des ressources, ce qui laisse les clients dans l'incertitude et les empêche d'optimiser leurs flux de travail.

Infrastructure complexe : les plateformes fermées, les charges de travail complexes sur plusieurs configurations et le manque d'optimisation des performances ralentissent les entreprises et créent des goulets d'étranglement au niveau de l'efficacité.

Manque de clarté concernant le retour sur investissement : les entreprises se demandent quelle est l'étendue du potentiel de l'intelligence artificielle et quel montant il faut investir pour atteindre certains résultats. Sans équipes dédiées pour piloter l'IA, elles n'ont pas une vision claire de ce que celle-ci peut leur apporter.

Il est essentiel de s'assurer que les implémentations d'IA répondent réellement aux besoins des clients pour une adoption à long terme. L'IA reste fragmentée dans les environnements hardware et software, ce qui permet aux clients d'intégrer eux-mêmes des solutions. Avec la pile de référence AMD Enterprise AI, ce n'est plus le cas.

Plateforme modulaire et cohérente basée sur des technologies Open Source, celle-ci permet en effet aux entreprises de faire passer l'IA d'une expérience à un impact matériel sur leur activité. Capable d'accélérer les déploiements d'IA, de renforcer les opérations existantes et d'optimiser le retour sur investissement, la pile de référence AMD Enterprise AI concrétise la promesse du hardware que vous proposez à vos clients et élargit le champ des possibles de l'IA en entreprise.

Favoriser l'IA d'entreprise avec des partenariats d'écosystème fiables

AMD collabore avec les principaux fournisseurs d'OSV, notamment VMware, Nutanix, Red Hat, Canonical et SUSE, afin de fournir des solutions d'IA d'entreprise optimisées adaptées au hardware AMD. Ensemble, ces partenariats permettent de réaliser des déploiements d'IA évolutifs, sécurisés et interopérables dans des environnements de cloud hybride, virtualisés et sur site, tout en aidant les entreprises à accélérer l'adoption grâce à des piles software validées et à des performances optimisées sur les GPU AMD Instinct™ et l'infrastructure optimisée par AMD.

Prêt pour l'IA en quelques instants

Pile de référence AMD Enterprise AI : décryptage

La pile de référence AMD Enterprise AI présente quatre composants distincts, regroupés ensemble, mais offrant une liberté modulaire aux clients qui peuvent sélectionner uniquement ce dont ils ont besoin pour leurs cas d'utilisation. La prise en main est tout aussi simple : les clients peuvent passer en quelques minutes d'une infrastructure hardware bare metal à une plateforme d'IA prête pour la production.

AMD Resource Manager
AMD Resource Manager permet aux clients de superviser et de gérer leur infrastructure grâce à diverses vues et fonctionnalités, notamment le tableau de bord des ressources qui offre une vue d'ensemble détaillée des clusters, des nœuds GPU et bien plus encore. Les clients peuvent optimiser l'utilisation de leurs GPU et mieux maîtriser les coûts grâce à la planification intelligente des charges de travail, à la gestion des quotas et à la planification distribuée via l'intégration de Ray. Ils bénéficient également d'une télémétrie exploitable qui améliore le débit, l'équité dans l'allocation des ressources et la planification des capacités à l'échelle des équipes.

AMD AI Workbench
AMD AI Workbench permet d'accélérer le développement de l'IA et la collaboration grâce à des espaces de travail dynamiques, des pipelines prédéfinis pour l'ajustement des modèles de base et le déploiement d'inférence pour rationaliser le passage du prototype à la production.
Offrant une bibliothèque de modèles open source optimisés pour le calcul AMD et des déploiements simplifiés d'outils interactifs tels que Visual Studio Code et JupyterLab, AMD AI Workbench permet aux entreprises de réaliser rapidement des prototypes et de développer des applications d'IA dans des environnements de développement intégrés (IDE) familiers.

AMD Inference Microservices (AIM)
AIM propose des conteneurs préconstruits et optimisés, incluant des modèles d'IA, des moteurs d'inférence et les configurations spécifiques nécessaires pour fonctionner sur les plateformes AMD, permettant ainsi des déploiements plus rapides et plus efficaces. AIM prend en charge les modèles ouverts et les API compatibles OpenAI, ainsi que la détection et le réglage intelligents du hardware, pour des performances et une rentabilité maximales.

AMD Solution Blueprints
Les modèles de solutions AMD fournissent des conceptions validées préconçues qui permettent aux entreprises d'accélérer les délais des projets, de réduire les coûts d'ingénierie et de mettre en œuvre des solutions prêtes pour la production reproductibles. Comblant l'écart entre les modèles d'IA bruts et les outils métiers fonctionnels, ces modèles fournissent des points de départ prêts à l'emploi pour les applications d'IA d'entreprise courantes.

Les avantages, clairement définis

Ensemble, ces quatre composants comblent l'écart entre les possibilités offertes par l'IA aux clients et les goulets d'étranglement ainsi que les contraintes en matière de ressources auxquels ils sont actuellement confrontés. Au lieu de fournir du hardware seul, les partenaires AMD peuvent désormais fournir une solution complète prête pour la production aux entreprises.

Migrations faciles : AMD Inference Microservices permet aux clients existants sur les plateformes concurrentes d'effectuer une transition fluide, grâce à ses conteneurs hardware-aware qui utilisent des API compatibles OpenAI. Avec la pile de référence Enterprise AI, les clients peuvent se connecter et commencer à utiliser l'IA rapidement, ce qui simplifie les migrations.

Retour sur investissement optimisé : AMD Resource Manager permet aux clients d'éviter l'inactivité des GPU et le gaspillage de ressources, maximisant ainsi l'investissement en hardware et répartissant efficacement les ressources de calcul entre les équipes.

Amélioration de la productivité : le banc d'essai AMD AI permet aux équipes de tester, d'affiner et de déployer des modèles directement sur le hardware, ce qui permet de réduire les délais de production et de garantir que les investissements dans la nouvelle infrastructure sont optimisés pour un retour sur investissement dès le premier jour.

Déploiements simplifiés : grâce à AMD Solution Blueprints, vos clients n'ont pas besoin d'équipes entières d'ingénieurs en IA. Prêtes à l'emploi, ces conceptions de référence répondent aux besoins les plus courants des entreprises, de la recherche documentaire aux assistants de codage automatisé. Prévalidées par AMD pour fonctionner sur du hardware AMD, elles offrent un moyen rationalisé d'aider vos clients d'entreprise à être opérationnels rapidement avec leurs charges de travail d'IA.

L'IA, ouverte à tous

Contrairement aux solutions propriétaires, la pile de référence AMD Enterprise AI repose sur des technologies ouvertes, permettant aux clients de conserver la maîtrise de leur pile et de garder le contrôle de leurs déploiements.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la pile de référence Enterprise AI et les possibilités qu'elle offre à vos clients, contactez votre représentant AMD.

Pour plus d'informations, visitez la page relative à la pile de référence AMD Enterprise AI.