Optimisation de l'infrastructure de centre de données dans un marché de mémoire limité

Les clients souhaitent toujours actualiser leur infrastructure

Le paysage informatique est en pleine mutation. Alors que l'adoption de l'IA se poursuit sur le marché des entreprises, son impact est déjà évident : hausse des prix et raréfaction des composants. Les coûts de mémoire et de stockage restant élevés, les clients réévaluent leur stratégie en matière d'informatique et d'intelligence artificielle, et comme les prix ne devraient pas baisser avant au moins 2027, nombreux¹ sont ceux qui se demandent si une mise à jour de leur infrastructure est même envisageable.

Les budgets des clients sont sous pression alors que ceux-ci se projettent dans l'avenir ; la réponse que vous entendez probablement déjà est donc : « Peu importe, nous allons simplement attendre que la situation se stabilise. »

Cependant, l'immobilisme a un coût.

Retarder le remplacement de l'infrastructure existante apporte son lot de risques :

• Coûts d'exploitation élevés
• Faible efficacité énergétique
• Augmentation des coûts de maintenance
• Incapacité à prendre en charge les charges de travail d'IA modernes
• Exposition à la sécurité/conformité
• Expiration de la garantie/du support

Face à ces problèmes, les clients se retourneront vers des partenaires comme vous pour être guidés. Utilisez les informations ci-dessous pour les aider à réaliser de nouveaux investissements hardware et à prendre des décisions d'achat intelligentes.

Sur la bonne voie : Fournir les bons conseils

Étape 1. Auditer l'environnement

Par le passé, il était courant pour les clients de surprovisionner la mémoire serveur afin de répondre à des besoins maximaux et ajouter une couche de flexibilité à leurs charges de travail. En pratique, ils provisionnent de nombreux serveurs avec un niveau maximal de ressources, dont seules quelques applications ont réellement besoin, afin de pouvoir relocaliser les charges de travail si nécessaire. Ainsi, de nombreux environnements sont provisionnés sur la base d'un pic de demande théorique plutôt que sur l'utilisation réelle observée.

Étant donné la rareté et le coût élevé de la mémoire, de moins en moins d'entreprises peuvent se permettre ce luxe. Il est maintenant temps de travailler avec vos clients pour auditer leurs environnements sur site et dans le cloud afin de déterminer les ressources (CPU, GPU et mémoire) qu'ils utilisent, ainsi que de projeter des évaluations réalistes et basées sur les données des besoins à mesure que les charges de travail ou l'ajout de calcul d'IA augmentent.

Étape 2. Identifier les charges de travail non sensibles à la mémoire

Une fois les besoins de base en mémoire couverts, certaines charges de travail présentent souvent des rendements décroissants lorsqu'on ajoute de la capacité mémoire supplémentaire. Pour les charges de travail liées au CPU, liées aux E/S ou sensibles à la latence, une capacité de mémoire supplémentaire peut souvent offrir des améliorations limitées des performances par rapport au coût.

Aidez vos clients à explorer des configurations de mémoire plus faibles qui réduisent les coûts inutiles sans affecter de manière significative les performances des charges de travail.

Étape 3. Allocation de mémoire adaptée

La mémoire étant une ressource coûteuse, il est essentiel pour les clients de dimensionner correctement la quantité de mémoire dont ils ont besoin. Travaillez avec vos clients pour identifier les domaines où l'investissement en mémoire offre la plus grande valeur ajoutée et où ils peuvent réduire en toute sécurité leurs besoins en mémoire.

Les charges de travail stratégiques et à haute priorité doivent bénéficier d'une marge de sécurité suffisante pour faire face aux pics d'utilisation ou à la croissance future. Pour les charges de travail aux besoins de mémoire plus faibles, envisagez de fournir des modules DIMM de capacité inférieure ou de laisser des emplacements mémoire libres (les CPU pour serveur AMD EPYC™ prennent en charge diverses configurations mémoire, y compris avec des emplacements non occupés).

AMD peut vous aider

Une fois que les clients ont compris où l'utilisation de la mémoire peut être optimisée, ils peuvent évaluer des plateformes conçues pour offrir des performances plus efficaces, par exemple avec des systèmes équipés de CPU pour serveur AMD EPYC.

Il est important de rappeler aux clients qui cherchent à actualiser leur infrastructure existante que les CPU pour serveur AMD EPYC peuvent offrir d'excellentes performances avec moins de mémoire et une mise à niveau intéressante à partir de hardware vieillissant. Le passage du hardware hérité de la concurrence vers les dernières générations de CPU pour serveur AMD EPYC peut permettre de réduire le coût total de possession d'un maximum de 29 %, avec un retour sur investissement moyen pour les systèmes et les software d'environ 2,5 ans.²

Par exemple, pour des charges de travail représentatives fortement dépendantes du calcul, exécutées sur des CPU pour serveur AMD EPYC 9355P avec une capacité mémoire réduite de 50 %, la baisse de performances n'est que d'environ 1 %.³

Les charges de travail sensibles à la capacité de mémoire peuvent évoluer de manière flexible en fonction des contraintes de mémoire ; un serveur fonctionnant avec des CPU AMD EPYC 9655 peut fonctionner avec seulement 75 % de la capacité de mémoire et une réduction des performances mineure de 6 %.⁴

La modernisation de l'infrastructure crée également une opportunité de consolidation et une plus grande densité de virtualisation. En réduisant le nombre de serveurs et en améliorant l'efficacité, vos clients peuvent également réduire les coûts de licence software, d'alimentation, de refroidissement et d'exploitation tout en optimisant l'utilisation de la mémoire. Être en mesure d'acheter beaucoup moins de systèmes plus performants signifie que le budget IT sera réduit en matière de mémoire.

Pour les entreprises confrontées à des limites d'espace, d'alimentation ou de refroidissement, les améliorations de l'efficacité de l'infrastructure permettent d'étendre la capacité du centre de données existant sans nécessiter d'extension immédiate. À mesure que les charges de travail d'IA exercent des exigences accrues sur les infrastructures, ces gains d'efficacité opérationnelle deviennent de plus en plus essentiels, en complément des performances brutes.

Fournir des outils pour la réussite des clients

AMD propose une gamme d'outils qui peuvent vous aider à soutenir vos clients pour évoluer dans un marché difficile. Afin d'optimiser le dimensionnement des budgets mémoire, utilisez les outils suivants pour estimer les besoins en mémoire, tant pour les environnements sur site que dans le cloud :

Pour l'infrastructure cloud, utilisez l'outil de choix d'instance cloud AMD EPYC™.

Effectuez une analyse du coût total de possession grâce à l'outil de calcul du TCO AMD EPYC™, outil Web qui vous permet de travailler avec vos clients pour analyser différents scénarios de coût total de possession en fonction des prix actuels de la mémoire, mais également des prix personnalisables.

AMD continuera de soutenir ses partenaires et ses clients, en offrant des performances de pointe et une infrastructure optimisée. L'utilisation de plateformes hardware telles que les CPU pour serveur AMD EPYC et d'outils tels que ceux répertoriés ci-dessus permet d'équilibrer les performances, l'évolutivité et l'efficacité de la mémoire pendant les cycles de marché difficiles.

Alors que les pressions sur les prix de la mémoire continuent d'avoir un impact sur la planification de l'infrastructure, retarder la modernisation peut entraîner des inefficacités opérationnelles à long terme et une augmentation des coûts. En auditant les charges de travail, en dimensionnant correctement les investissements en mémoire et en identifiant les opportunités de consolidation, les partenaires peuvent aider les clients à se moderniser de manière stratégique.

Pour en savoir plus, contactez votre représentant AMD.