Infrastructures pour l'IA : GPU, densité et contraintes

Objectifs pédagogiques

• Dimensionner une salle pour des racks à forte densité
• Comprendre les réseaux d'interconnexion GPU
• Évaluer l'impact énergétique et hydrique des charges IA

1. 1Profils de charge IA : entraînement vs inférenceDistinguer les profils de charge entraînement et inférence pour anticiper leur impact sur l'infrastructure.25 min
2. 2Densité, alimentation et refroidissement associésCalculer les besoins en puissance et refroidissement des racks GPU haute densité et choisir la technologie adaptée.40 min
3. 3Réseau et stockage pour clusters GPUComprendre les exigences réseau et stockage spécifiques aux clusters d'entraînement IA à grande échelle.45 min

Règle de complétion : Réussir le quiz à 80 % minimum

Sources officielles du programme

Ce cours s'appuie exclusivement sur des référentiels publiés. Les liens renvoient vers l'éditeur officiel.

• Open Compute Project

  Guide public

  Accès gratuit

  Spécifications matérielles ouvertes (rack, alimentation, refroidissement liquide)

  Conceptions matérielles ouvertes utilisées par les grands opérateurs.

  Consulter la source
• Agence internationale de l'énergie

  Recherche

  Accès gratuit

  Data centres and data transmission networks

  Données publiques de référence sur la consommation mondiale des data centres.

  Consulter la source
• ASHRAE

  Guide public

  TC 9.9 — Thermal Guidelines for Data Processing Environments

  Plages de température et d'hygrométrie recommandées (classes A1 à A4).

  Consulter la source