Selon Lenovo, 2024 sera l’année de tous les investissements dans les équipements de pointe. Il les définit comme des serveurs qui peuvent être accrochés aux murs des grands magasins et des usines, pour comparer en temps réel les événements filmés par des caméras de vidéosurveillance. Il estime que cette recherche incessante de photographies sera l’activité principale en matière d’intelligence synthétique pour ses clients, l’autre génération qui concentre l’essentiel des budgets cette année.
Crédité d’un chiffre d’affaires trimestriel connu de 14 milliards de dollars (en baisse de 16% en un an) et d’un tiers des supercalculateurs du Top 500, Lenovo est le deuxième plus grand fournisseur d’ordinateurs x86, derrière Dell (22,25 milliards de dollars de ventes trimestrielles). , mais devant HPE (7,4 milliards de dollars de chiffre d’affaires trimestriel).
Pour se démarquer, le fabricant s’appuie sur son savoir-faire en matière de conception : plusieurs laboratoires indépendants ont par le passé vanté ses brevets exclusifs pour la fabrication de serveurs silencieux, robustes et surtout à sécurité intégrée. Logiquement, ce savoir-faire convient très bien aux serveurs dits edge et c’est sans doute pour cela que le constructeur bénéficie de cette diversité de machines.
Cela dit, Lenovo se prédisait déjà un succès inédit dans le Edge… il y a un an. Selon ses dires, 2023 aurait bel et bien servi à déployer des maquettes intéressantes. Et, le prétexte nouveau de l’IA devrait lui permettre cette année de passer de la planche à dessin au bon de commande.
Pour comprendre l’approche de Lenovo en France, LeMagIT est parti à la rencontre de son nouveau Directeur général pour l’activité datacenters (ISG, soit Infrastructure Solution Group), Jean-Christophe Morisseau (en photo), ex-Directeur général de Red Hat en France. Il était accompagné de Charles Ferland, le Directeur général au niveau mondial des produits Edge Computing chez Lenovo. Interview.
LeMagIT : Que demandent vos consommateurs en ce début d’année 2024 ?
Jean-Christophe Morisseau : La problématique numéro 1 des entreprises est de ne plus mettre tous les œufs dans le cloud et d’avoir une approche hybride, avec une partie des serveurs installés sur site. Que ce soit dans un datacenter en colocation, comme dans leurs succursales, avec des configurations d’appoint.
Pour satisfaire ce besoin, les demandes concernent principalement des configurations hyperconvergées. Soit notre gamme ThinkAgile pour les installations en rack ou ThinkSystem Edge pour celles d’appoint. Avec des systèmes – VMware, Nutanix, Red Hat, Microsoft Hyper-V – qui permettent de passer simplement de serveurs physiques à des offres en cloud public ou privé qui reposent sur les mêmes systèmes.
LeMagIT : En parlant de cela, la demande a-t-elle évolué en faveur des systèmes concurrents de VMware depuis que vous l’avez acquis via Broadcom ?
Jean-Christophe Morisseau : Il est trop tôt pour le dire, car la plupart des consommateurs de VMware ont renégocié des contrats à long terme juste avant la finalisation de l’acquisition pour s’assurer qu’ils bénéficiaient des conditions publicitaires connues. Cependant, nous nous sommes assurés que nos niveaux étaient qualifiés. dans tous les autres systèmes.
LeMagIT : Constatez-vous également une explosion de la demande d’intelligence synthétique ?
Jean-Christophe Morisseau : C’est un domaine dans lequel nous pouvons mettre en avant notre savoir-faire en matière de machines performantes et économes en énergie grâce aux nombreux modèles de supercalculateurs sous notre logo qui occupent le Top500, soit environ un tiers du total. et notre système de refroidissement par eau Neptune.
Pour autant, les inquiétudes des entreprises à ce sujet concernent moins leur faculté à se doter de puissance de calcul que le risque environnemental qu’elles encourent. Notre approche consiste donc à proposer les solutions qui offrent la meilleure maîtrise de la consommation d’énergie.
En plus du refroidissement par eau Neptune que j’ai déjà mentionné, nous avons fait évoluer les conceptions de cartes mères de nouvelle génération, avec des GPU installés plus près des processeurs pour réduire la latence et maximiser les connexions cohérentes en kilowatts, avec des soudures froides qui résistent. Elles chauffent plus et brûlent moins. .
Nous proposerons également un programme publicitaire TruScale qui dépense nos équipements, nos logiciels et est basé sur la consommation de force. Aucun de nos concurrents ne proposera une telle approche. En positionnant l’informatique comme une énergie, il devient beaucoup moins difficile pour les entreprises de fixer des seuils et de fournir une comptabilité carbone très transparente.
Mais pour en revenir à l’intelligence synthétique, nous pensons que c’est surtout à la périphérie que ses utilisations vont exploser. Ainsi, dans les équipements auxiliaires, des serveurs robustes, petits et silencieux, qui sont accrochés au mur et analyseront les connaissances générées in situ. Au niveau local, des photographies de caméras de vidéosurveillance.
LeMagIT : Pouvez-vous détailler l’utilisation que vous envisagez ?
Charles Ferland : L’objectif de notre diversité de machines ThinkSystem Edge est de mettre à niveau la multitude de systèmes que vous aviez jusqu’à présent dans un point de vente, dans un hôpital, un entrepôt, une école, etc. grâce à un serveur hyperconvergé unique capable d’atteindre les objectifs. sous la forme de machines virtuelles.
Par exemple, l’un de nos clients est une chaîne de stations-service. Auparavant, ils utilisaient trois systèmes sur chaque site : un pour la gestion des pompes à essence, un pour l’enregistrement des espèces et un pour les kiosques pour les médias. Cela a permis de sécuriser 3 systèmes, avec 3 autres opérations, 3 autres systèmes de mise à jour, etc. En condensant tout en une seule machine, tous ces efforts sont rationalisés.
Mais surtout, il devient simple d’ajouter une nouvelle application, par exemple l’analyse temps réel de vos caméras de surveillance pour compter le nombre de personnes qui entrent, pour identifier un vol, ou un danger, via la simple installation d’une machine virtuelle.
Nous ne faisons pas la promotion d’applications. C’est la tâche de nos partenaires intégrateurs. Dans ce cadre, nous leur proposons des infrastructures prêtes à l’emploi. Chaque appareil ThinkSystem Edge est configuré en usine pour s’interfacer avec un service cloud que nous avons développé, Lenovo Open Cloud Automation (LOC-A). C’est à partir de ce service que les partenaires vont mettre en place des machines virtuelles, qui vont analyser les photographies de leurs caméras.
Sur site, vous ne voulez pas d’un informaticien. Lorsque le serveur est installé, un technicien configure son adresse IP et son système d’exploitation depuis une application sur un smartphone ou une tablette.
LeMagIT : Mais existe-t-il de tels programmes d’intelligence artificielle qui analysent les photographies ?
Charles Ferland : Sa rédaction est sous la responsabilité de rédacteurs externes. Mais, étonnamment, les mêmes cas d’usage se retrouvent encore dans le monde et pour lesquels des applications existent déjà. Dans les magasins, tout le monde utilise une application qui détecte qu’un visiteur a oublié de scanner un produit à la caisse et l’avertit sur l’écran de paiement. On sait même que cette formule sera rentabilisée au bout de deux mois, en moyenne.
Sur les lignes de production, dans presque tous les cas, on retrouve la détection d’un challenge sur un tapis roulant, suivie de l’arrêt automatique de ce bande, mais aussi la détection d’un utilisateur à proximité d’un domaine nocif où sont manipulés des lots lourds.
Après, bien sûr, tout est imaginable et de nombreux développements originaux sont encore en chantier. La Mairie de Barcelone a par exemple déployé une formule basée sur des lunettes connectées à un téléphone Motorola (logo que nous avons acheté en 2014) pour les aveugles. L’appareil photo des lunettes envoie ses photographies à un serveur ThinkSystem Edge de la ville, qui envoie une description audio de l’environnement à l’utilisateur. Il sait ainsi si un feu est rouge, si une moto s’approche de lui, etc.
Aux États-Unis, dans les ciné-parcs de la plus grande chaîne de restauration rapide, les plans de caméra sont utilisés pour corréler le trafic entrant avec les besoins de la cuisine, les voitures avec les commandes, les commandes avec ce qui va dans les paniers. Le serveur Edge convertit également les commandes vocales en commandes textuelles, en anglais, en français et en espagnol. Grâce à cela, la chaîne de restauration rapide a pu réaffecter les trois quarts de son personnel de drive-in dans ses salles à manger, où il est plus agréable de travailler.
Ils sont infinis.
LeMagIT : Mais comment obtenir une recherche vidéo en temps réel dans un format que vous pouvez accrocher au mur ?Les cotes techniques devront être très limitées, n’est-ce pas ?
Charles Ferland : Pas exactement! Grâce à notre design! Nous pouvons mettre six cartes GPU sur un serveur ThinkSystem Edge qui ne dépasse pas 50 décibels de sortie sonore. Nos concurrents ne peuvent pas aller au-delà de deux GPU dans une telle configuration, ce qui signifie que notre solution analyse 3 fois plus. flux vidéo, prend en charge 3 fois plus de caméras.
Nous avons accordé trop d’attention à l’aspect physique de nos appareils pour proposer une solution bien en avance sur la concurrence. Nos appareils sont refroidis par des ventilateurs à ailettes qui émettent des ondes sonores contraires afin qu’elles soient supprimées avant qu’elles n’atteignent votre oreille. Formule qui évalue la quantité d’air entrant dans l’appareil et envoie une alerte lorsqu’un objet obstrue la ventilation.
Ils sont robustes pour résister à la poussière, à la température et aux intrusions malveillantes, ne serait-ce que sur des connecteurs USB qui peuvent être désactivés. Nos ingénieurs Motorola ont développé des antennes Wi-Fi qui communiquent dans les environnements les plus restreints, ne serait-ce que pour faire passer des câbles Ethernet. Ils ont également créé un dispositif de géolocalisation qui fonctionne depuis l’intérieur de l’appareil afin qu’il puisse être suivi en cas de vol.
Rien de tout cela n’existe avec nos concurrents qui proposent des équipements à la fine pointe de la technologie.
LeMagIT : Vos chiffres sont étonnants. Comment parvenez-vous à ne pas souffrir de la chaleur et de la haute consommation électrique des GPUs Nvidia ?
Charles Ferland : Il se trouve que nous n’utilisons pas nécessairement des GPU Nvidia. Selon les cas, nous utiliserons des GPU AMD pour faire des inférences, mais aussi des puces SnapDragon Cloud AI100, des puces ARM que Qualcomm a configurées comme GPU.
Nous utilisons également la technologie OpenVINO d’Intel qui consiste à utiliser les ressources CPU disponibles pour simuler un GPU. Évidemment, c’est rarement aussi rapide qu’un véritable GPU, mais il s’avère très efficace pour un traitement d’inférence assez courant.
Par exemple, dans l’étude des flux vidéo, ce qui vaut le maximum en temps de calcul n’est pas l’inférence elle-même, mais l’interprétation du flux. Cependant, nous ne gagnons rien à interpréter ce flux avec un véritable GPU. Beaucoup plus d’énergie est économisée grâce à un FPGA Xilinx (d’AMD) pour décoder ce flux et confier l’inférence au processeur ou au GPU Qualcomm.
En parlant d’AMD, nous utilisons aussi souvent des processeurs Epyc 8004, qui sont très efficaces pour exécuter plusieurs VM en consommant un minimum d’énergie.
Toutes nos machines sont fabriquées dans des usines locales – en Hongrie pour l’Europe – sans sous-traitant, avec une gestion optimisée de nos pièces. Cela nous offre une très grande flexibilité pour construire des configurations qui correspondent exactement à un besoin, avec une disponibilité maximale.