Dimensionnement des charges de travail IA : adapter les ressources GPU aux exigences des modèles

Mis à jour le 11 décembre 2025

Mise à jour de décembre 2025 : 67 % des petites équipes IA font un mauvais choix de matériel initial par rapport aux besoins réels de leurs charges de travail — 40 % sur-provisionnent ou sous-provisionnent. L'outil Zoomer de Meta génère désormais des dizaines de milliers de rapports de profilage quotidiennement, devenant un standard de l'industrie. D'ici 2025, 76 % des charges de travail IA en entreprise nécessiteront une optimisation automatisée des ressources. La VRAM reste la contrainte principale, mais la bande passante PCIe, la topologie NUMA et le débit de stockage déterminent de plus en plus les performances réelles.

L'outil Zoomer de Meta est devenu le standard de facto à travers l'entreprise pour l'optimisation des charges de travail GPU, générant des dizaines de milliers de rapports de profilage quotidiennement.[^1] Opérant sur toutes les charges d'entraînement et d'inférence, Zoomer permet des réductions du temps d'entraînement et des améliorations significatives des QPS grâce à un débogage et une optimisation intelligents. Cet outil illustre la maturation du dimensionnement des charges de travail, passant d'un réglage manuel à une optimisation automatisée et continue opérant à l'échelle hyperscale.

Des études montrent que près de 67 % des petites équipes IA font un mauvais choix de matériel initial par rapport aux besoins réels de leurs charges de travail, 40 % sur-provisionnant ou sous-provisionnant.[^2] Ces problèmes émergent lorsque les équipes se concentrent uniquement sur la VRAM et ignorent les limites connexes telles que la bande passante PCIe, la topologie NUMA et le débit de stockage. Les analyses de marché suggèrent que d'ici 2025, environ 76 % des charges de travail IA en entreprise nécessiteront une forme d'optimisation automatisée des ressources pour maintenir leur rentabilité.[^3] La méthodologie de dimensionnement transforme l'allocation des ressources GPU d'une approche approximative en une discipline d'ingénierie.

Comprendre les exigences des charges de travail

Un dimensionnement efficace nécessite de comprendre les caractéristiques des charges de travail à travers plusieurs dimensions de ressources.

Exigences en mémoire

La capacité VRAM détermine le plus grand modèle qui peut tenir sur un GPU sans déchargement ni partitionnement. Les modèles Transformer croissent linéairement avec le nombre de paramètres, la longueur du contexte et la taille des lots. Un modèle de 7 milliards de paramètres en précision FP16 nécessite environ 14 Go rien que pour les poids, plus de la mémoire supplémentaire pour les activations, les états de l'optimiseur et le cache KV.

La bande passante mémoire affecte le débit pour les charges de travail limitées par la mémoire. Les charges d'inférence sont souvent limitées par la bande passante mémoire plutôt que par la capacité de calcul. Un A100 fournit 2 To/s de bande passante HBM tandis qu'un L40S fournit 864 Go/s, affectant proportionnellement le débit d'inférence pour les modèles limités par la mémoire.

Les exigences en capacité mémoire diffèrent considérablement entre l'entraînement et l'inférence. L'entraînement nécessite de la mémoire pour les poids du modèle, les gradients, les états de l'optimiseur et les activations. L'inférence ne nécessite que les poids et les activations au moment de l'inférence. Un modèle nécessitant un entraînement sur 8 GPU peut servir l'inférence sur un seul GPU avec une optimisation appropriée.

Exigences en calcul

La capacité en FLOPS détermine le débit maximal pour les charges de travail limitées par le calcul. L'entraînement de grands modèles tend vers un fonctionnement limité par le calcul, bénéficiant de GPU à FLOPS plus élevés. Les opérations matricielles denses saturent les ressources de calcul du GPU lorsqu'elles sont correctement configurées.

Les opérations sparses et d'attention présentent des schémas de calcul différents. Flash attention et les optimisations similaires modifient le compromis calcul-mémoire, faisant passer certaines charges de travail d'une limitation mémoire à une limitation calcul. Le profilage des charges de travail doit tenir compte de ces optimisations algorithmiques.

La sélection de la précision affecte à la fois les exigences en mémoire et en calcul. L'entraînement en FP16 et BF16 utilise la moitié de la mémoire du FP32 tout en augmentant le débit sur les tensor cores. La quantification INT8 et INT4 réduit encore les exigences pour l'inférence. La précision sélectionnée pour une charge de travail façonne fondamentalement les exigences matérielles.

Exigences d'interconnexion

Les charges de travail multi-GPU nécessitent une bande passante d'interconnexion correspondant à la stratégie de parallélisme. Le parallélisme de tenseurs entre GPU exige la bande passante la plus élevée, bénéficiant des 900 Go/s agrégés de NVLink. Le parallélisme de pipeline tolère une bande passante plus faible avec une latence plus élevée. La synchronisation des gradients en parallélisme de données nécessite une bande passante modérée évoluant avec la taille du modèle.

Les charges de travail mono-GPU peuvent tout de même nécessiter de la bande passante PCIe pour le chargement des données. Le service d'inférence à haut débit lit continuellement les entrées du modèle et écrit les sorties. Le PCIe Gen5 fournit 64 Go/s qu'une inférence à gros lots peut saturer.

Profilage et mesure

Le dimensionnement nécessite des mesures plutôt que des hypothèses sur le comportement des charges de travail.

Outils de profilage

NVIDIA Nsight Systems fournit un profilage à l'échelle du système montrant l'activité du CPU, du GPU et de l'interconnexion au fil du temps.[^4] La vue chronologique révèle les périodes d'inactivité, les lancements de kernels et les transferts de données. Le profilage identifie si les charges de travail sont limitées par le calcul, la mémoire ou souffrent d'autres goulots d'étranglement.

Nsight Compute fournit une analyse détaillée au niveau des kernels montrant l'occupation atteinte, le débit mémoire et l'utilisation du calcul.[^5] L'analyse identifie les opportunités d'optimisation au sein des kernels individuels. L'outil guide l'optimisation du code qui modifie les exigences matérielles.

PyTorch Profiler et TensorFlow Profiler intègrent le profilage dans les frameworks ML.[^6] L'intégration simplifie le profilage des charges de travail ML sans avoir à apprendre des outils séparés. Les insights spécifiques au framework complètent le profilage au niveau GPU.

Métriques clés

Le pourcentage d'utilisation du GPU montre quelle fraction du temps le GPU exécute des kernels. Une faible utilisation indique des goulots d'étranglement CPU, des problèmes de chargement de données ou des périodes d'inactivité entre les opérations. Une utilisation élevée suggère que la charge de travail utilise efficacement le GPU alloué.

L'utilisation de la mémoire suit la consommation mémoire maximale et moyenne. La mémoire maximale détermine l'exigence minimale de mémoire GPU. La mémoire moyenne indique le potentiel de partage ou d'allocation d'un GPU plus petit si les pics peuvent être réduits.

L'occupation des SM (Streaming Multiprocessors) mesure à quel point les ressources de calcul sont pleinement utilisées. Une faible occupation avec une utilisation élevée suggère une surcharge de lancement des kernels. L'optimisation peut améliorer le débit sans changer de matériel.

Standardisation des benchmarks

Les benchmarks MLPerf fournissent des comparaisons standardisées des charges de travail à travers les configurations matérielles.[^7] Les benchmarks couvrent les scénarios d'entraînement et d'inférence avec des modèles représentatifs. Les résultats MLPerf permettent une comparaison objective du matériel sans s'appuyer sur les arguments marketing des fournisseurs.

La plateforme NVIDIA a obtenu le temps d'entraînement le plus rapide sur chaque benchmark MLPerf Training v5.1, avec des innovations à travers les puces, les systèmes et les logiciels permettant un leadership soutenu en performance d'entraînement.[^8] MLPerf v5.1 a remplacé les anciens BERT-Large et Stable Diffusion par Llama 3.1 8B et FLUX.1, reflétant l'évolution du paysage des charges de travail IA.[^9]

Méthodologie de dimensionnement

Un dimensionnement systématique suit un processus structuré des exigences à la validation.

Collecte des exigences

Documentez l'architecture du modèle incluant le nombre de paramètres, les types de couches et les exigences de précision. L'architecture contraint fondamentalement les besoins en mémoire et en calcul. Les grands modèles de langage, les vision transformers et les modèles de diffusion ont des profils de ressources différents.

Définissez les exigences de performance incluant les objectifs de débit, les SLA de latence et les attentes de taille de lot. Les exigences déterminent si une configuration est adéquate, pas seulement si elle fonctionne. Une configuration qui s'exécute mais ne respecte pas les objectifs de latence reste sous-dimensionnée.

Identifiez les exigences de mise à l'échelle et les attentes de croissance. L'infrastructure devrait accommoder la croissance planifiée des charges de travail sans remplacement complet. Dimensionner pour la charge de travail d'aujourd'hui tout en planifiant celle de demain évite l'obsolescence prématurée.

Sélection des candidats

Identifiez les options GPU correspondant aux exigences de base. La capacité mémoire filtre les options qui ne peuvent pas contenir la charge de travail. La capacité de calcul filtre les options qui ne peuvent pas répondre aux exigences de débit. L'intersection définit les candidats viables.

Considérez les générations et architectures de GPU. Les architectures plus récentes comme Blackwell offrent de meilleures performances par watt mais un coût d'acquisition plus élevé. Les architectures plus anciennes comme Ampere offrent un coût plus bas avec des performances suffisantes pour de nombreuses charges de travail. L'économie dépend des caractéristiques de la charge de travail et de la durée de déploiement.

Évaluez les compromis cloud versus sur site. Le cloud offre la flexibilité d'expérimenter avec plusieurs types de GPU avant engagement. Le sur site offre un coût à long terme plus bas pour les charges de travail soutenues prévisibles. Les approches hybrides utilisent le cloud pour l'expérimentation et le sur site pour la production.

Tests de validation

Exécutez les charges de travail réelles sur les configurations candidates en mesurant les performances réelles. Les benchmarks synthétiques peuvent ne pas représenter le comportement réel des charges de travail. Les tests représentatifs de la production valident que les candidats répondent aux exigences.

Testez aux niveaux de charge attendus et au-delà. Les configurations qui fonctionnent bien à faible charge peuvent avoir des difficultés à pleine utilisation. Les tests de stress révèlent les limites de capacité avant le déploiement en production.

Mesurez la rentabilité à travers les candidats. Un GPU plus cher fournissant 3x le débit peut coûter moins par inférence qu'un GPU moins cher à débit inférieur. L'analyse du coût total de possession guide la sélection finale.

Autoscaling et allocation dynamique

Le dimensionnement statique laisse les ressources inactives pendant les périodes de faible demande. L'allocation dynamique ajuste les ressources pour correspondre à la demande réelle.

Autoscaling horizontal des pods

Le Horizontal Pod Autoscaler (HPA) de Kubernetes ajuste le nombre de réplicas en fonction des métriques.[^10] Les métriques d'utilisation GPU déclenchent les décisions de mise à l'échelle. Plus de réplicas gèrent une charge accrue tandis que moins de réplicas réduisent les coûts pendant les périodes calmes.

L'autoscaling compatible GPU nécessite des sources de métriques appropriées. NVIDIA DCGM fournit des métriques GPU que le HPA peut consommer via l'adaptateur Prometheus. Le pipeline de métriques du GPU au HPA détermine la réactivité de la mise à l'échelle.

KEDA et scaling événementiel

KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) permet la mise à l'échelle basée sur des métriques externes et les longueurs de file d'attente.[^11] Les charges d'inférence peuvent évoluer en fonction de la profondeur de la file d'attente des requêtes plutôt que de l'utilisation GPU. L'approche événementielle fournit une mise à l'échelle plus réactive pour les charges de travail en rafales.

KEDA facilite la libération automatique des quotas en réclamant les quotas des charges de travail inactives. Lorsqu'une charge de travail se termine mais n'est pas supprimée, KEDA surveille les métriques d'inactivité et déclenche une réduction à zéro réplicas, réduisant significativement les coûts opérationnels.[^11]

Ordonnanceurs compatibles GPU

Les ordonnanceurs intelligents considèrent la topologie GPU lors du placement des charges de travail. Les jobs multi-GPU bénéficient de GPU avec connectivité NVLink. L'ordonnanceur considère la topologie d'interconnexion aux côtés de la disponibilité des ressources.

L'AI Computing Broker de Fujitsu emploie une orchestration consciente du runtime, surveillant les charges de travail en temps réel et assignant dynamiquement les GPU là où ils sont le plus nécessaires.[^12] L'approche représente une refonte fondamentale de l'allocation statique vers l'optimisation continue.

Erreurs courantes de dimensionnement

Les organisations font des erreurs prévisibles qu'une méthodologie appropriée évite.

Sur-provisionnement

Les équipes spécifient souvent le plus grand GPU disponible « pour être sûr », gaspillant des ressources substantielles sur des charges de travail qui n'en ont pas besoin. Un modèle qui fonctionne bien sur L4 déployé sur H100 gaspille à la fois de l'argent et une capacité GPU haut de gamme rare.

Le sur-provisionnement résulte souvent d'un profilage inadéquat. Les équipes supposent que les charges de travail ont besoin de plus qu'elles n'en ont sans mesure. Le profilage révèle les exigences réelles qui surprennent souvent les équipes s'attendant à des besoins plus élevés.

Sous-provisionnement

Les configurations sous-dimensionnées qui fonctionnent techniquement mais manquent les objectifs de performance causent des problèmes opérationnels continus. Les équipes acceptent un entraînement lent ou une latence d'inférence élevée plutôt que de reconnaître les erreurs de dimensionnement initial.

Les contraintes de mémoire qui forcent un déchargement excessif ou des tailles de lot plus petites réduisent le débit effectif. Un GPU légèrement plus grand peut fournir des performances considérablement meilleures en éliminant ces contraintes.

Ignorer l'équilibre global du système

Se concentrer uniquement sur les spécifications GPU tout en ignorant le CPU, le stockage et le réseau crée des goulots d'étranglement système. Le chargement de données qui ne peut pas alimenter les GPU gaspille la capacité GPU. Les goulots d'étranglement réseau pendant l'entraînement distribué réduisent la mise à l'échelle effective.

Environ 40 % des équipes sous-provision

[Contenu tronqué pour la traduction]