Le monde évolue rapidement. Votre infrastructure aussi.

Choisir la bonne infrastructure GPU est aujourd’hui l’une des décisions les plus stratégiques pour les gestionnaires de centres de données. Si la performance est souvent au coeur des premières discussions, une réalité reste souvent peu abordée :

La performance ne suffit pas.

Chez Hypertec, nous avons eu le privilège de collaborer avec certains des plus grands opérateurs de centres de données au monde. Leur message est clair : la véritable capacité de croissance ne se résume pas à la puissance brute. Elle repose sur la capacité à s’adapter, à évoluer et à suivre le rythme des besoins métier.

Le choix concret : infrastructure GPU SXM vs PCIe

Si vous envisagez des plateformes basées sur SXM, vous avez probablement entendu parler de leur bande passante GPU-GPU élevée et de l’intégration NVLink — idéales pour des entraînements IA de très grande envergure. Et c’est vrai, elles offrent des performances impressionnantes. Mais ce que l’on mentionne moins, c’est que  :

• Vous êtes contraints à des configurations fixes.

• Vous devez utiliser des châssis plus volumineux, souvent en 6U ou 8U.

• Une panne de GPU peut affecter l’ensemble du système.

• Les options de mise à niveau sont limitées, rendant les remplacements inévitables à moyen terme.

Voilà pourquoi de plus en plus d’organisations visionnaires choisissent des architectures GPU basées sur PCIe : non pas pour sacrifier la performance, mais pour gagner en agilité.

Ce que vous offre PCIe :

• La liberté de combiner des accélérateurs tels les NVIDIA H100 NVL, H200 NVL, L40S, RTX 6000 Pro Blackwell.

• La flexibilité de développement à grande échelle avec des systèmes compacts en 1U ou 2U.

• L’agilité de mise à jour ou de remplacement des composants, sans interrompre l’infrastructure.

Pourquoi la flexibilité est essentielle dans la course à l’IA

L’IA, le calcul haute performance (HPC) et les applications à forte intensité de données poussent les limites de l’infrastructure. Là où les GPU d’hier consommaient 600 à 700 watts, ceux de demain atteindront 2000 watts et plus.

Avec cette montée en puissance viennent de nouveaux défis : gestion thermique, maintenance, contrôle des coûts et intégrité des signaux, deviennent des priorités critiques. L’architecture PCIe, par sa conception modulaire, répond directement à ces enjeux.

Les avantages concrets du PCIe :

• S’adapter rapidement aux accélérateurs émergents.

• Optimiser les stratégies de refroidissement, que ce soit par immersion, convection forcée ou circulation d’air ciblée.

• Allonger la durée de vie de l’infrastructure grâce à des mises à niveau ciblées et économiques.

Conçu pour le centre de données, pas seulement pour la fiche technique

Chez Hypertec, nous ne nous contentons pas de fabriquer des serveurs : nous co-développons des solutions avec les principaux partenaires en GPU, mémoire et cartes mères. Nos produits sont testés dans des environnements réels de refroidissement par immersion afin de garantir performance, fiabilité et durabilité.

Nous avons déjà collaboré avec des fournisseurs de premier plan pour identifier et corriger les risques aossciés aux composants de nouvelle génération — car un centre de données ne peut pas se contenter d’une solution conçue en laboratoire. Il lui faut une solution pensées pour les réalités du terrain.

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Infrastructure SXM vs PCI-E

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* Selon les configurations PCIe spécifiques

En résumé : pour évoluter plus intelligemment, misez sur le PCIe

Selon Forbes, de nombreuses entreprises qui développent trop rapidement leur infrastructure IA tombent dans le piège de systèmes rigides et sur mesure qui accumulent une dette technique et limitent leur flexibilité future.  

Si les plateformes basées sur SXM peuvent convenir à des environnements hautement spécialisés, la plupart des centres de données ont besoin d’architectures capables d’évoluer.  

Le PCIe propose justement le type de conception modulaire et évolutive que Forbes met en avant permettant aux équipes de s’adapter, de se mettre à niveau et de croître sans se retrouver bloquées par des choix technologiques figés.

Car la véritable réussite dans l’infrastructure IA ne repose pas uniquement sur l’ajout de puissance. Elle repose sur la liberté de croître, de s’adapter et de prendre de l’avance.

Besoin d’aide pour choisir le bon GPU ?

Qu’il s’agisse d’entraînement IA ou de traitement vidéo, chaque charge de travail nécessite un GPU adapté.
Cependant, la majorité des charges de travail IA actuelles ne nécessitent pas une infrastructure basée sur SXM.

La plupart des organisations exécutent de l’inférence, du fine-tuning ou des projets IA à plus petite échelle — des charges de travail qui peuvent être traitées tout aussi efficacement, et à un coût moindre, avec des architectures basées sur PCIe.

C’est pourquoi le PCIe représente le choix le plus judicieux pour la plupart des centres de données, qui cherchent à évoluer sans se restreindre aux plateformes spécialisées et rigides conçues pour les méga-laboratoires IA les plus extrêmes.

Choisir le bon GPU ne se résume pas aux spécifications de performance — c’est une question de développement à grande échelle responsable.

Aujourd’hui, les fournisseurs de matériel comme les opérateurs d’énergie imposent des exigences plus strictes.

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