La neutralité carbone nette est une priorité pour les entreprises du monde entier, mais nous sommes encore loin de l’atteindre. Utiliser moins d’énergie en premier lieu peut nous aider à nous rapprocher, en particulier lorsqu’il s’agit de centres de données énergivores confrontés à un travail considérablement lourd à l’ère de l’apprentissage automatique et de l’IA.
Les centres d’information représentent environ 1 % de la consommation électrique internationale. Bien que l’efficacité énergétique ait contribué à limiter cette croissance malgré l’augmentation des besoins en services d’information, la société internationale d’énergie mentionne un risque considérable que la demande croissante d’applications gourmandes en ressources, comme l’IA en particulier, commence à dépasser les gains des années en cours.
Dans l’enquête annuelle de PwC, en revanche, seuls 22 % des PDG ont déclaré avoir fait des dédicaces nettes nulles, et 29 % supplémentaires cherchent à faire de l’une des plus grandes entreprises la plus éloignée. Peu importe où votre organisation se situe sur ce spectre, la dépense et le coût écologique de l’énergie ne peuvent être ignorés lorsqu’il s’agit de la consommation de ressources informatiques.
Chez Pure Storage, notre objectif est de permettre aux clients de prendre des décisions plus intelligentes avec des données. Un élément nécessaire de ce travail consiste à les aider à évaluer comment ils peuvent atteindre un résultat commercial souhaité sans dépenser d’argent – ou de puissance – pour alimenter les centres d’information remplis d’équipements informatiques qu’ils utilisent pour faire ces choix plus intelligents.
L’efficacité et la stabilité des performances
Dans cet esprit, considérons le rôle vital de l’efficacité énergétique dans l’informatique, des gadgets grand public au centre d’information.
Les processeurs mobiles modernes ont adopté une combinaison de cœurs de calcul optimisés en termes de performances et d’efficacité et de moteurs de traitement neuronal spécialisés pour les applications d’apprentissage automatique. Ces appareils hétérogènes permettent aux smartphones et aux ordinateurs portables de fournir une autonomie de batterie beaucoup plus longue sans compromettre les performances informatiques. En tant qu’utilisateurs d’ordinateurs portables et de smartphones, nous ne voyons que le résultat (rapide, mais longue durée de vie de la batterie). L’essentiel de cette proportionnalité énergétique est la combinaison de capacités matérielles spécialisées et d’applications logicielles utilisant intelligemment différentes ressources au moment idéal en fonction du travail.
Les installations de centres de données modernes ont des capacités comparables pour le calcul hétérogène, avec un mélange de unités centrales de traitement (CPU) de serveur conventionnelles et accélérateurs plus spécifiques à la charge de travail (unités de traitement graphique, etc.). Dans un centre de données, des planificateurs à grande échelle comme Kubernetes peuvent aider à placer les charges de travail assistées par quelques politiques des concepteurs d’applications et des groupes d’exploitation.
Que ce soit pour les téléphones mobiles optimisés pour la batterie ou les centres de données à grande échelle, l’informatique hétérogène est cruciale pour offrant performance énergétique et proportionnalité. Et la clé pour créer des systèmes utilisables à partir d’appareils informatiques hétérogènes est un système d’exploitation, faisant abstraction des architectures matérielles disparates en dessous.
Un système d’exploitation efficace pour le stockage
Ce que sur le stockage dans le datacenter ? Historiquement, les concepteurs de systèmes apportaient des plates-formes de stockage totalement différentes pour répondre à diverses exigences de performances et de capacités, puis étaient confiés à un mélange indiscipliné de silos d’installations, chacun nécessitant un travail engagé, souvent manuel, pour gérer le positionnement et la planification de la charge de travail. C’est à la fois inefficace et inutile.
Nous disposons désormais de la technologie (du flash cellulaire à quatre niveaux aux mémoires de stockage) pour développer des points de style très variés dans l’espace des performances et des capacités sous une seule famille d’architecture , comme Pure l’a fait. L’efficacité énergétique était un élément pour Meta, par exemple, qui a choisi de publier Pure dans sa toute nouvelle étude AI Research SuperCluster (RSC), qui, selon Meta, sera le supercalculateur d’IA le plus rapide au monde.
Pour beaucoup des entreprises, la technologie d’infrastructure héritée complexe et rigide constitue un obstacle à l’accomplissement de la nouvelle ère de l’intelligence qui est la garantie de l’IA. Pour aider à éliminer ces obstacles, la dernière famille d’éléments de Pure fait un saut générationnel en termes d’efficacité énergétique et de performances grâce à une combinaison unique d’innovations matérielles et logicielles qui réduit la consommation d’énergie et l’empreinte globale du centre d’information.
Avec une architecture modulaire et une séparation des ressources informatiques et de la capacité de stockage, le stockage peut être mis à jour de manière flexible et sans interruption, fournissant une plate-forme extrêmement configurable et ajustable pour cibler efficacement un large éventail de charges de travail contemporaines.
Imaginer un système d’exploitation à l’échelle d’un centre de données pour la gestion du stockage
La séparation des plates-formes de stockage offre plus de flexibilité dans le développement d’installations informatiques extrêmement efficaces. Cela permet non seulement aux administrateurs de rassembler le bon équilibre de ressources informatiques pour une charge de travail offerte afin de minimiser les coûts, mais cela leur permet également d’effectuer des mises à niveau sur diverses ressources individuellement selon les besoins.
La toute nouvelle plate-forme de Pure se développe sur temps en alignement avec les exigences des clients et exploite une architecture de métadonnées évolutive presque illimitée, offrant plus du double de la densité, de l’efficacité et des performances de puissance des versions précédentes. Il aide également les utilisateurs finaux à remplir leurs mandats de développement durable avec une bien meilleure efficacité sur des mesures cruciales telles que la capacité par watt, la bande passante par watt et la capacité par unité de rack, ce qui réduit l’encombrement total du centre d’information.
Mais où est le système d’exploitation à l’échelle du centre de données pour la gestion du stockage ? Aujourd’hui, la gestion manuelle des données est nécessaire pour améliorer l’efficacité du travail bloqué dans des silos d’infrastructure sous-optimaux, ce qui ralentit la progression vers les objectifs de durabilité, de dépenses et de dextérité.
Fournir le stockage sous forme de code résout ce problème. Pure Fusion, le modèle de stockage autonome de Pure, permet aux utilisateurs d’obtenir de meilleurs résultats grâce à l’automatisation en adoptant la dextérité et l’évolutivité de la conception du cloud computing. La gestion intelligente du travail optimise en permanence les pools de stockage en rééquilibrant le travail à la volée.
Chez Pure, nous sommes fiers de stimuler le développement grâce à une meilleure science, afin que les clients puissent développer des politiques plus intelligentes et automatiques dans le centre de données pour améliorer l’efficacité énergétique à grande échelle. Et cela profite aux utilisateurs finaux, au résultat net et à la planète.
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