Faites fonctionner votre usine d’IA sur une infrastructure que vous maîtrisez

Une usine d’IA d’entreprise est une infrastructure d’IA qu’une organisation exploite sur des GPU dont elle a la maîtrise, dans ses propres centres de données, en colocation ou sur une capacité cloud dédiée, afin d’entraîner, d’affiner et de mettre à disposition des modèles pour ses propres applications et agents. Les organisations mettent en place ce type d’infrastructure pour conserver leurs données sensibles en interne, respecter les exigences réglementaires, maîtriser les coûts à grande échelle ou personnaliser les modèles. L’IA devient ainsi une plateforme exploitée par l’organisation, avec les mêmes exigences de mise à disposition et de sécurité que tout système de production.

Pour éviter que les GPU n’attendent les données, gérez le trafic vers le stockage comme tout autre trafic de production. Placez un équilibreur de charge devant les points de terminaison S3 afin de répartir les tâches entre les nœuds de stockage plutôt que de surcharger un seul nœud, d’assurer le basculement sans redémarrer la tâche lorsqu’un nœud ou un site devient indisponible, et d’orienter le trafic entre les sites et les clouds selon les politiques définies. Protégez ensuite les API S3, car le chemin emprunté par les données constitue aussi un vecteur d’attaque.

Pour partager les GPU à l’échelle de l’entreprise, regroupez-les dans un pool et attribuez à chaque équipe un périmètre et une part des ressources. Les espaces de noms et les quotas Kubernetes gèrent la planification, l’isolation réseau sépare le trafic des équipes, et les limites de tokens par équipe empêchent la charge de travail d’un groupe de monopoliser les ressources au détriment des autres. Le routage adapté à l’inférence répartit ensuite les requêtes en fonction de la charge qu’elles représentent, afin d’équilibrer l’utilisation des GPU partagés.

Pour exécuter des LLM sur site en toute sécurité, considérez le modèle comme un composant à part entière d’une chaîne de production. Cloisonnez les équipes et les environnements sur le réseau, contrôlez les ressources auxquelles les modèles et les agents peuvent accéder en dehors du cluster, analysez les prompts et les réponses à l’exécution pour détecter les tentatives d’injection et les fuites de données, soumettez les modèles et les agents à des tests adversariaux avant leur mise en production, et protégez les API qui les exposent. Consignez ensuite dans les journaux ce qui a franchi chaque frontière de sécurité.

Non, vous n’avez pas besoin de DPU pour une usine d’IA d’entreprise. BIG-IP Next for Kubernetes fonctionne sur des processeurs hôtes standard et sur Kubernetes, qui constituent le point de départ de la plupart des plateformes d’IA d’entreprise, tandis que la distribution des données F5 repose sur le logiciel BIG-IP, VELOS et rSeries. Les DPU NVIDIA BlueField déchargent l’hôte du traitement des flux de données réseau et ajoutent une isolation au niveau matériel, ce qui devient intéressant à mesure que l’infrastructure s’étend.