Le data center programmable : entretien avec Evan Conrad, de SF Compute
SF Compute, la start-up dirigée par Evan Conrad, veut faire pour les GPU ce que le « software-defined networking » a fait pour les réseaux. Cette idée, portée par Martin Casado, avait séparé le plan de contrôle du plan de données. Elle avait suffisamment inquiété Cisco pour que le groupe rachète la société concernée 600 millions de dollars, avant que VMware ne l'emporte avec 1,3 milliard. Dans un entretien enregistré en marge de la nouvelle session « Compute Trading » de l'AI Engineer de New York, Evan Conrad explique comment son entreprise est passée de la sous-location d'un cluster à l'exploitation d'une grande partie de l'infrastructure d'un cloud. Il compare cette évolution à un hôtel : un client demande une chambre, puis du ménage, un service en chambre et de la sécurité, et l'on découvre que livrer la chambre revient à gérer l'hôtel. SF Compute pratique ainsi un règlement physique, où l'acheteur reçoit de la puissance de calcul utilisable plutôt qu'un simple paiement en espèces indexé sur un prix de référence.
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Cette approche compte parce que, jusqu'ici, faire tourner son propre supercalculateur exigeait de 50 à 100 millions de dollars d'engagements initiaux, puis de maîtriser toute la pile, du matériel aux noyaux logiciels en passant par les micrologiciels. SF Compute permet désormais d'acheter ou de vendre des heures de GPU, au comptant comme à terme, et de piloter par programmation l'ensemble de l'infrastructure, du réseau à la mémoire. Evan Conrad cite par exemple la possibilité de subdiviser à la volée le réseau InfiniBand. Pour les équipes qui entraînent ou déploient des modèles, cela abaisse fortement la barrière d'entrée. Les contraintes physiques entrent aussi dans le contrat et dans le prix : une charge de travail peut-elle être interrompue, à quelle vitesse repart-elle depuis le stockage, quelle génération de GPU, quel réseau et quelle configuration logicielle exige-t-elle ? La distinction entre inférence par lots et inférence en direct, ainsi que la forme des courbes de prix, en dépendent.
Le contexte est celui d'un marché du calcul encore immature, où les clusters ne sont pas interchangeables. Plutôt que d'attendre une standardisation, SF Compute apparie des ordres aux contraintes différentes, ce qui permet d'échanger malgré l'évolution rapide des technologies, au prix d'une liquidité répartie sur davantage de variantes. Evan Conrad insiste aussi sur l'indépendance de l'opérateur : selon lui, les entreprises dotées d'importantes activités de matériel ou d'inférence, NVIDIA en tête, ont des intérêts qui rendent difficile la tenue d'une place de marché neutre. Il évoque enfin le risque qu'un indice se détache du coût réel d'achat du calcul, en rappelant des précédents comme le passage des contrats pétroliers à des prix négatifs en 2020 ou la manipulation du LIBOR. Le travail concret, fait de visites de sites, de conception de clusters et d'exploitation du réseau, reste au cœur de cette ambition d'un centre de données programmable.
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