GPU Platform Engineering : révéler le potentiel caché de vos GPU

Les GPU sont devenus la ressource la plus stratégique des AI Factories, mais aussi l'une des plus coûteuses et des plus difficiles à obtenir. Pourtant, dans de nombreuses organisations, une part importante de cette capacité reste sous-utilisée : ressources surdimensionnées, GPU réservés mais inactifs, faible mutualisation entre équipes et manque de visibilité sur les usages réels.

Et si le problème n'était pas le manque de GPU, mais la façon dont ils sont consommés ?

Cette présentation montre comment les principes du Platform Engineering permettent de transformer une infrastructure GPU en une plateforme partagée, gouvernée et accessible en self-service. En combinant mutualisation des ressources, ordonnancement intelligent des workloads, observabilité avancée, gouvernance et pratiques FinOps, il devient possible d'augmenter significativement le taux d'utilisation des GPU tout en améliorant l'expérience des équipes IA.

À travers des retours d'expérience concrets, nous verrons comment construire une plateforme GPU moderne capable de servir davantage de projets d'IA générative, de Machine Learning et de Data Science avec la même infrastructure, tout en maîtrisant les coûts et en réduisant les délais d'accès aux ressources.

Les participants repartiront avec des approches concrètes pour révéler le potentiel caché de leurs GPU et faire de leur AI Factory un véritable accélérateur d'innovation.