Le serveur Google AI est une infrastructure d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (IA) hautes performances développée par Google. Il prend en charge une large gamme de charges de travail d'IA, de la formation de réseaux neuronaux à grande échelle à l'exécution d'inférences en temps réel. Ces serveurs sont conçus pour gérer des ensembles de données volumineux et exécuter des algorithmes complexes de manière efficace, en exploitant du matériel de pointe comme les unités de traitement des tenseurs (TPU) et les GPU.

L’expression « Les ventes de serveurs IA vont augmenter » indique une augmentation significative de la demande de serveurs optimisés pour l’IA dans les années à venir. Cette croissance est tirée par l’adoption rapide de technologies telles que l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et l’inférence de l’IA. Les serveurs d’IA, équipés de matériel spécialisé comme des GPU et des TPU, sont essentiels au traitement des grandes quantités de données requises par les applications d’IA. Les analystes prédisent que le marché des serveurs d’IA connaîtra un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 20 à 30 % au cours des cinq prochaines années. Cette poussée est soutenue par des secteurs tels que la santé, la finance et la conduite autonome, qui exploitent de plus en plus l’IA pour améliorer leurs services.

Un serveur d'IA est un appareil informatique optimisé pour exécuter des tâches d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Par rapport aux serveurs traditionnels, les serveurs d'IA disposent généralement de plusieurs unités de traitement graphique (GPU) ou unités de traitement tensoriel (TPU) hautes performances pour permettre un traitement parallèle et accélérer les calculs. Par exemple, le GPU A100 de NVIDIA offre jusqu'à 312 téraflops de puissance de calcul simple précision, capable de gérer des modèles d'apprentissage profond complexes. Les serveurs d'IA ont généralement des configurations de mémoire plus importantes, allant de 256 Go à 2 To de RAM, pour gérer de grands ensembles de données et des paramètres de modèle. De plus, les serveurs d'IA utilisent souvent des disques SSD NVMe pour le stockage afin de fournir des vitesses d'accès aux données plus rapides.