Publié le 11 septembre 2024 à 10h00. Anyscale, spécialiste des plateformes de calcul distribué, s’associe à Microsoft pour lancer un nouveau service d’IA sur Azure, promettant des performances accrues et une simplification du déploiement pour les entreprises.
- Anyscale et Microsoft lancent une préversion privée d’un service de calcul natif pour l’IA, basé sur la plateforme open source Ray.
- Cette offre, entièrement gérée sur Azure, vise à surmonter les limitations des infrastructures existantes face aux charges de travail d’IA modernes.
- Le service promet des gains de performance allant jusqu’à 10 fois par rapport à une utilisation autonome de Ray, sans modification du code.
Anyscale Inc., créateur de la plateforme open source Ray, et Microsoft Corp. ont annoncé aujourd’hui un partenariat stratégique. Ce dernier se concrétise par le lancement d’une préversion privée d’un nouveau service de calcul spécialement conçu pour l’intelligence artificielle. Ce service sera proposé en tant qu’offre propriétaire entièrement gérée au sein de l’écosystème Azure de Microsoft.
Le nouveau service s’appuie sur Ray, un framework de calcul distribué open source, pour offrir aux entreprises une solution optimisée et performante pour le développement, l’exécution et le déploiement d’applications d’IA avancées. Ray permet aux développeurs de faire évoluer leurs projets, qu’ils soient basés sur Python ou sur d’autres technologies, d’un simple ordinateur portable à des clusters de serveurs de grande envergure.
Selon Anyscale, les systèmes informatiques actuels peinent à répondre aux exigences des charges de travail d’IA modernes, caractérisées par leur dynamisme et leur ampleur, notamment lors de leur intégration dans les interactions avec les clients. L’IA contemporaine nécessite une puissance de calcul élevée, capable de s’adapter dynamiquement à différents modèles, ensembles de données et accélérateurs, une flexibilité que les architectures informatiques traditionnelles ont du mal à fournir.
Le service Anyscale sur Azure entend répondre à ces défis en proposant une approche native de l’IA pour toutes les entreprises. Il combine la puissance et la flexibilité du moteur de calcul distribué Ray, l’expertise d’Anyscale en matière d’outils de développement et de gestion de clusters, ainsi que la sécurité, l’évolutivité et la fiabilité d’Azure.
Grâce à cette intégration, Ray se transforme en un service entièrement géré, simplifiant la configuration et le développement. Les équipes d’IA peuvent ainsi déployer rapidement des clusters à partir du portail Azure, exécuter des environnements de développement interactifs et déboguer des applications distribuées grâce à des tableaux de bord avancés. Des clusters Ray entièrement gérés et tolérants aux pannes sont proposés pour les traitements par lots et les applications nécessitant une faible latence, directement au sein du service Azure Kubernetes des clients.
Anyscale affirme que son service géré sur Azure offre aux équipes d’IA une accélération du développement, une résilience accrue en production, un traitement des données rentable et une sécurité renforcée, y compris pour les administrations publiques.
Le service permet aux clients Azure de configurer et de gérer Anyscale directement depuis le portail Azure, d’exécuter leurs charges de travail d’IA basées sur Ray sur Azure Kubernetes Service et de bénéficier d’une facturation unifiée via Azure.
« Les entreprises recherchent à la fois flexibilité et contrôle lorsqu’elles déploient leurs charges de travail d’IA », a déclaré Brendan Burns, vice-président du calcul cloud natif chez Microsoft et co-créateur de Kubernetes. « En intégrant Ray au service Azure Kubernetes via Anyscale sur Azure, nous offrons aux développeurs la possibilité d’utiliser des modèles cloud natifs familiers pour créer et faire évoluer des applications d’IA. »
Brendan Burns, vice-président du calcul cloud natif chez Microsoft
SiliconANGLE rapporte que le service offre des performances jusqu’à 10 fois supérieures à celles d’une utilisation autonome de Ray, sans nécessiter de modifications du code. Il s’exécute directement dans le compte Azure du client, garantissant ainsi un contrôle total sur les données, les modèles et les applications d’IA, tout en respectant les politiques de sécurité d’Azure.