Maximiser la densité de calcul malgré les contraintes d’espace et d’énergie
À mesure que les charges de travail se diversifient et que les contraintes d’infrastructure se renforcent, la densité de calcul reste un enjeu central pour les applications d’entreprise et de réseau. Les plateformes modulaires haute performance, combinant CPU, GPU et FPGA dans un châssis unique, compact et économe en énergie, s’imposent comme une voie crédible pour relever ce défi. Et en privilégiant les architectures évolutives, le calcul hétérogène et les capacités de gestion avancées, les architectes systèmes peuvent concevoir des solutions à la fois performantes et adaptées aux contraintes très concrètes des déploiements modernes.
Par Claus Giebert, Product Sales Manager des Solutions modulaires chez Advantech Europe
La montée en puissance des applications d’intelligence artificielle, des services cloud et des traitements en edge computing exerce une pression croissante sur les infrastructures d’entreprise et de réseau. Pour les architectes systèmes, le défi est désormais de concevoir des plateformes capables de soutenir des niveaux de performance élevés, tout en respectant des contraintes de plus en plus strictes en matière d’encombrement, de consommation énergétique et de dissipation thermique. Trouver le juste équilibre entre puissance de calcul, efficacité et évolutivité est ainsi devenu un impératif de conception, en particulier dans les environnements serveurs à forte densité ou les déploiements en périphérie du réseau.
Claus Giebert – © Advantech Europe
Dans ce contexte, une approche gagne en popularité : l’adoption de plateformes modulaires étroitement intégrées, capables de regrouper différents moteurs de calcul (CPU, GPU et FPGA) au sein d’un système compact unique. Ce modèle architectural permet d’augmenter significativement la densité de calcul tout en offrant une plus grande flexibilité pour adapter précisément la configuration aux besoins applicatifs et aux contraintes énergétiques.
Le défi de la densité
Les centres de données et les infrastructures réseau fonctionnent généralement 24 heures sur 24, avec une très forte densité d’équipements installés. Cette réalité se traduit par une consommation électrique élevée, une production de chaleur importante et des marges de manœuvres très limitées pour l’extension des capacités. Augmenter la puissance de calcul implique souvent davantage d’espace, des systèmes de refroidissement plus complexes et une hausse des coûts d’exploitation; autant de facteurs que les opérateurs cherchent à contenir.
L’augmentation de la densité de calcul constitue une réponse évidente, mais elle s’accompagne de compromis. Les contraintes thermiques limitent le niveau de performance pouvant être atteint dans un volume donné, tandis que les solutions de refroidissement atteignent rapidement leurs limites physiques et économiques. Dans ce contexte, la recherche d’efficacité, sur les plans énergétique et fonctionnel, devient aussi déterminante que la performance brute en elle-même.
Une approche intégrée et modulaire
Une entreprise technologique chinoise a récemment relevé ce défi avec le développement de sa solution d’intelligence artificielle Super Fusional Computility, destinée aux environnements d’entreprise et de réseau. Cette plateforme regroupe, au sein d’un unique châssis montable en baie, quatre types de composants clés : CPU, GPU, FPGA et circuit de gestion. L’objectif est clair : maximiser les performances par watt tout en conservant une architecture compacte et évolutive.
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Pour y parvenir, la solution repose sur une approche modulaire. L’unité de calcul s’appuie sur le module SOM-E780 d’Advantech, un module processeur COM (computer-on-module) intégrant des processeurs x86 haut de gamme. Jusqu’à quatre modules peuvent être intégrés dans une seule unité, permettant d’atteindre plus de 200 cœurs dans la configuration maximale. Cette modularité autorise un ajustement précis des performances en fonction des exigences applicatives et des contraintes de consommation.
Le SOM-E780 prend en charge jusqu’à 512 Go de mémoire, offre 79 lignes PCIe Gen4 et affiche une consommation maîtrisée de 225 W par module de 64 cœurs. Il intègre également des fonctionnalités logicielles embarquées facilitant la gestion à distance et l’intégration système. Pour les tâches d’accélération des données, telles que l’inférence IA, le traitement de paquets réseau ou le chiffrement, les FPGA assurent le déport et l’optimisation de charges de travail spécifiques, libérant ainsi les ressources CPU.
Enseignements clés pour les concepteurs de systèmes
Cette plateforme illustre une tendance plus large : la remise en question des architectures de calcul traditionnelles, afin de mieux répondre à ces nouvelles contraintes opérationnelles. L’un des enseignements majeurs réside dans l’importance de la modularité. Le recours à des unités de calcul modulaires, telles que COM-HPC ou SOM, facilite l’optimisation du compromis entre coûts, performances et efficacité thermique. Il permet également une personnalisation plus rapide des systèmes et contribue à allonger leur cycle de vie.
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L’intégration du calcul hétérogène constitue un autre levier essentiel. CPU, GPU et FPGA présentent des caractéristiques et des avantages distincts ; leur combinaison au sein d’une plateforme unique permet d’associer le moteur de calcul le mieux adapté à chaque type de charge de travail, améliorant ainsi l’efficacité globale du système.
Enfin, la gestion et l’évolutivité jouent un rôle déterminant dans les architectures à haute densité. Ces plateformes doivent intégrer des mécanismes avancés de contrôle thermique et de gestion à distance. Les outils embarqués de supervision, de diagnostic et de pilotage système, tels que DeviceOn et iManager, sont indispensables pour garantir des performances constantes, anticiper les défaillances et limiter les interruptions de service.
