Infrastructure d'entraînement vs inférence : optimiser pour différents types de charges de travail IA
Mis à jour le 8 décembre 2025
Mise à jour de décembre 2025 : Le H200 (141 Go HBM3e) s'impose comme le cheval de bataille de l'entraînement, tandis que le Blackwell GB200 commence ses déploiements en production. L'inférence se tourne vers les L40S, L4 et AMD MI300X pour une meilleure rentabilité — le MI300X atteint désormais la parité prix-performance avec le H100 pour l'inférence. L'Intel Gaudi 3 gagne du terrain sur IBM Cloud. Le décodage spéculatif et le batching continu (vLLM, TensorRT-LLM) transforment l'économie de l'inférence. L'écart entraînement-inférence se creuse : l'entraînement exige des interconnexions 800G+ tandis que l'inférence fonctionne sur Ethernet standard.
L'infrastructure d'entraînement consomme des millions de dollars sur plusieurs mois pour créer un modèle, tandis que l'infrastructure d'inférence sert ce modèle des milliards de fois avec des latences de l'ordre de la microseconde. Un seul entraînement de GPT-4 coûte 100 millions de dollars et nécessite 25 000 GPU A100 fonctionnant pendant 90 jours. Servir ce modèle requiert 128 000 GPU distribués mondialement, optimisés pour la latence plutôt que le débit. Ces patterns de charge fondamentalement différents exigent des approches d'infrastructure distinctes que les organisations confondent souvent, entraînant des coûts 40 % plus élevés et une utilisation 60 % plus faible.
Caractéristiques fondamentales des charges de travail
Les charges d'entraînement présentent un parallélisme massif avec des patterns de synchronisation réguliers. Les passes avant traitent des lots de milliers d'exemples simultanément, calculant des gradients qui se synchronisent sur tous les GPU participants à chaque itération. Cette opération all-reduce nécessite une bande passante agrégée dépassant 1,6 Tb/s pour les grands modèles de langage. Les tâches d'entraînement s'exécutent en continu pendant des semaines ou des mois, sauvegardant la progression toutes les heures. Les pannes matérielles nécessitent une détection et une récupération immédiates pour éviter le gaspillage de calcul.
Les charges d'inférence traitent des requêtes individuelles avec des exigences de latence de l'ordre de la milliseconde. Les tailles de lot varient généralement de 1 à 32, limitées par les contraintes de latence plutôt que par la capacité mémoire. Les patterns de requêtes suivent des cycles diurnes avec une variation de 10x entre pic et creux. La distribution géographique assure une latence inférieure à 100 ms pour les utilisateurs mondiaux. Les pannes matérielles impactent immédiatement la disponibilité du service, nécessitant redondance et capacités de basculement rapide.
Les patterns d'accès mémoire diffèrent radicalement entre les charges de travail. L'entraînement effectue des accès mémoire réguliers et prévisibles optimisés pour l'utilisation de la bande passante. Les grandes tailles de lot amortissent la surcharge de transfert mémoire sur de nombreux exemples. Les poids du modèle restent statiques tandis que les activations et gradients circulent dans les hiérarchies mémoire. L'inférence présente des patterns d'accès irréguliers dépendant des séquences d'entrée. Le batching dynamique et les longueurs de séquence variables créent des besoins mémoire imprévisibles. La mise en cache clé-valeur pour les modèles transformer consomme des gigaoctets par requête.
Les métriques d'utilisation du calcul révèlent des différences fondamentales. L'entraînement atteint 85-95 % d'utilisation GPU grâce à un réglage minutieux de la taille des lots et à l'optimisation du pipeline de données. La bande passante mémoire devient le goulot d'étranglement pour les grands modèles, les unités de calcul attendant le déplacement des données. L'inférence dépasse rarement 40 % d'utilisation en raison des contraintes de latence et de la variabilité des requêtes. Les petites tailles de lot sous-utilisent les capacités de traitement parallèle. La surcharge de transfert réseau et de prétraitement réduit encore l'utilisation effective.
Les patterns de communication distinguent l'entraînement distribué du service d'inférence. L'entraînement nécessite une communication all-to-all pour la synchronisation des gradients, générant un trafic soutenu de 100 Gb/s entre les nœuds. La topologie réseau impacte de manière critique les performances d'entraînement, tout goulot d'étranglement réduisant le débit global. La communication d'inférence reste principalement client-serveur avec un trafic inter-nœuds minimal sauf pour le service en parallèle de modèle. Les répartiteurs de charge distribuent les requêtes entre les nœuds d'inférence de manière indépendante.
Stratégies d'optimisation matérielle
La sélection des GPU varie significativement entre les déploiements d'entraînement et d'inférence. Les clusters d'entraînement privilégient les GPU NVIDIA H100 avec 80 Go de mémoire HBM3 supportant la capacité complète du modèle. La bande passante mémoire de 3,35 To/s permet un calcul rapide des gradients et des mises à jour de paramètres. Les interconnexions NVLink fournissant 900 Go/s de bande passante entre GPU accélèrent les opérations collectives. Les organisations investissent 30 000 $ par H100 pour l'infrastructure d'entraînement, acceptant le premium pour des performances maximales.
Les déploiements d'inférence adoptent de plus en plus les GPU NVIDIA L40S ou L4 optimisés pour la rentabilité. Le L40S avec 48 Go de mémoire gère la plupart des charges d'inférence à 15 000 $ par GPU. Les GPU L4 à 5 000 $ pièce excellent pour les déploiements edge et les modèles plus petits. Les GPU AMD MI210 offrent des performances d'inférence compétitives à 60 % des prix NVIDIA. Les accélérateurs Intel Gaudi2 atteignent un débit d'inférence similaire pour les modèles transformer à 10 000 $ l'unité. Cette diversité réduit les coûts d'inférence de 50 % par rapport au matériel d'entraînement.
L'optimisation de la hiérarchie mémoire diffère entre les charges de travail. L'entraînement nécessite une capacité HBM maximale pour contenir simultanément les paramètres du modèle, les états de l'optimiseur et les gradients. Un modèle de 70 milliards de paramètres nécessite 840 Go pour l'entraînement en précision mixte incluant les états de l'optimiseur Adam. L'inférence n'a besoin que des poids du modèle et de la mémoire d'activation, nécessitant 140 Go pour le même modèle. Cette réduction de 6x permet le déploiement sur des GPU plus petits et moins chers.
Les besoins CPU varient selon les exigences de prétraitement. Les clusters d'entraînement allouent 32 cœurs CPU par GPU pour le chargement des données, l'augmentation et le prétraitement. Le stockage NVMe haute performance alimente les pipelines d'entraînement à 10 Go/s par nœud. Les serveurs d'inférence nécessitent moins de ressources CPU, typiquement 8-16 cœurs par GPU, concentrés sur le routage des requêtes et le formatage des réponses. Les déploiements d'inférence edge peuvent utiliser un service CPU uniquement pour les modèles de moins de 7 milliards de paramètres.
Les alternatives d'accélérateurs offrent des options rentables pour des charges de travail spécifiques. Les pods Google TPU v4 excellent pour l'entraînement à grande échelle avec 4 096 puces délivrant 1,1 exaflops. Les puces AWS Inferentia2 optimisent l'inférence à 0,75 $ par million de tokens, 70 % moins cher que le service basé GPU. Les systèmes Cerebras CS-2 accélèrent l'entraînement pour les modèles tenant dans 40 Go de mémoire. Ces accélérateurs spécialisés réduisent les coûts lorsque les patterns de charge correspondent à leurs paramètres de conception.
Exigences d'architecture réseau
Les réseaux d'entraînement exigent une bande passante maximale avec une latence minimale pour les opérations collectives. Les déploiements InfiniBand utilisant des commutateurs NDR 400 Gb/s fournissent moins d'une microseconde de latence pour les opérations RDMA. Les topologies fat-tree assurent une communication non bloquante entre n'importe quelle paire de GPU. Les conceptions rail-optimized dédient des chemins réseau séparés pour l'agrégation de gradients et la communication avec le serveur de paramètres. Le Research SuperCluster de Meta utilise un InfiniBand 4-rail fournissant 1,6 Tb/s de bande passante agrégée par GPU.
Les réseaux d'inférence privilégient la distribution géographique et la connectivité edge. L'intégration CDN (Content Delivery Network) réduit la latence pour les utilisateurs mondiaux. Le routage Anycast dirige les requêtes vers les clusters d'inférence disponibles les plus proches. L'Ethernet 100 Gb/s suffit pour la plupart des déploiements d'inférence, avec RoCEv2 permettant le RDMA si nécessaire. Les répartiteurs de charge distribuent les requêtes entre les GPU disponibles en fonction de l'utilisation actuelle et des temps de réponse.
Les patterns de trafic est-ouest diffèrent substantiellement. L'entraînement génère 100 To d'échange de gradients quotidiennement pour l'entraînement de grands modèles. Les opérations all-reduce créent des points chauds nécessitant une conception réseau soignée. Le trafic d'inférence reste principalement nord-sud entre clients et serveurs. Le service de modèle génère 1-10 Go/s de trafic de réponse par GPU selon les taux de requêtes et les tailles de sortie.
Les exigences de résilience réseau reflètent les caractéristiques des charges de travail. Les réseaux d'entraînement tolèrent de brèves interruptions grâce aux mécanismes de récupération par checkpoint. Les pannes prolongées gaspillent du calcul coûteux, motivant des chemins réseau redondants. Les réseaux d'inférence nécessitent un basculement immédiat pour maintenir la disponibilité du service. Les temps de convergence BGP inférieurs à 1 seconde assurent un impact minimal sur les utilisateurs pendant les pannes.
Les considérations de sécurité influencent différemment la conception réseau. Les réseaux d'entraînement opèrent dans des environnements de confiance, privilégiant la performance sur le chiffrement. Les contrôles d'accès aux données et la protection des checkpoints de modèle concentrent les efforts de sécurité. Les réseaux d'inférence font face à une exposition internet nécessitant chiffrement TLS, protection DDoS et authentification API. Les Web Application Firewalls filtrent les requêtes malveillantes avant d'atteindre les serveurs d'inférence.
Patterns de conception des systèmes de stockage
Les systèmes de stockage d'entraînement optimisent pour un débit séquentiel soutenu. Les systèmes de fichiers parallèles comme Lustre ou GPFS fournissent 100 Go/s de bande passante agrégée pour le streaming de datasets. NVMe-oF (NVMe over Fabrics) délivre les fragments de dataset directement dans la mémoire GPU. Les couches de cache distribuées utilisant Alluxio ou JuiceFS accélèrent le traitement répété des époques. L'infrastructure d'entraînement d'OpenAI atteint 1 To/s de bande passante de stockage agrégée à travers leurs clusters.
Le stockage de checkpoints nécessite une optimisation différente. Les entraînements écrivent des checkpoints de 50-100 To toutes les 4 heures pour les grands modèles. Les systèmes de stockage objet comme MinIO ou Ceph gèrent les écritures de checkpoint sans perturber le débit d'entraînement. Le codage par effacement fournit une tolérance aux pannes avec 20 % de surcharge de stockage comparé à 200 % pour la réplication. Le stockage hiérarchisé migre les anciens checkpoints vers des supports moins chers tout en maintenant les checkpoints récents sur NVMe pour une récupération rapide.
Le stockage d'inférence se concentre sur la vitesse de chargement des modèles et la mise en cache. Les modèles se chargent depuis le stockage objet au démarrage du conteneur d'inférence, nécessitant 10-30 secondes pour les modèles de 70 milliards de paramètres. Le cache NVMe local accélère les chargements de modèle ultérieurs à moins de 2 secondes. Les caches clé-valeur pour les modèles transformer persistent entre les requêtes, nécessitant 100 Go à 1 To de stockage haute vitesse par nœud d'inférence. Redis ou Apache Ignite fournissent un cache distribué pour le contexte partagé entre serveurs d'inférence.
Le versionnage des datasets et le suivi de lignage supportent la reproductibilité de l'entraînement. Data Version Control (DVC) ou Delta Lake suivent les modifications de dataset dans le temps. Les stores de métadonnées enregistrent les versions exactes de dataset utilisées pour chaque entraînement. Les feature stores comme Tecton ou Feast fournissent des features cohérentes entre entraînement et inférence. Ces systèmes préviennent le décalage entraînement-service qui dégrade les performances du modèle.
Les stratégies de hiérarchisation du stockage diffèrent selon les patterns d'accès. Les datasets d'entraînement migrent à travers les niveaux NVMe → SSD → HDD → Glacier selon la fréquence d'accès. Les datasets chauds restent sur NVMe fournissant 7 Go/s par disque. Le stockage d'inférence maintient les modèles sur NVMe indéfiniment en raison de l'accès constant. Les données de logs et métriques suivent des patterns de hiérarchisation traditionnels indépendants des charges de travail IA.
Stratégies et patterns de mise à l'échelle
La mise à l'échelle horizontale pour l'entraînement nécessite une considération minutieuse de la surcharge de communication. La mise à l'échelle faible maintient une taille de lot constante par GPU, augmentant la taille de lot globale avec la taille du cluster. La mise à l'échelle forte divise une taille de lot globale fixe sur plus de GPU, améliorant le temps d'entraînement mais réduisant l'efficacité. La mise à l'échelle linéaire atteint 90 % d'efficacité jusqu'à 512 GPU pour la plupart des modèles. Au-delà de ce point, la surcharge de communication domine, réduisant l'efficacité en dessous de 70 %.
Le parallélisme de modèle permet d'entraîner des modèles dépassant la capacité mémoire d'un seul GPU. Le parallélisme de pipeline divise les modèles entre GPU par couche, atteignant 80 % d'efficacité avec un ordonnancement soigné. Le parallélisme de tenseur divise les couches individuelles entre GPU, nécessitant des interconnexions haute bande passante. Le parallélisme d'experts pour les modèles Mixture-of-Experts s'étend à des milliers de GPU. Ces techniques se combinent dans des stratégies de parallélisme 3D, GPT-4 utilisant les trois dimensions sur 25 000 GPU.
La mise à l'échelle de l'inférence suit des patterns pilotés par les requêtes. L'autoscaling horizontal de pods dans Kubernetes répond aux métriques CPU, mémoire ou personnalisées. Les décisions de mise à l'échelle considèrent les pénalités de démarrage à froid de 10-30 secondes pour le chargement de modèle. L'autoscaling prédictif utilisant des patterns historiques pré-provisionne la capacité pour la demande anticipée. L'intégration d'instances spot réduit les coûts de 60 % pour les charges d'inférence tolérantes aux pannes.
Les stratégies de distribution géographique diffèrent fondamentalement. Les clusters d'entraînement se centralisent en un seul emplacement
[Contenu tronqué pour la traduction]
