Pour un DSI ou un CTO, les enjeux stratégiques et opérationnels du HPC se concentrent sur la gestion des coûts et de l'énergie, l'adoption du Cloud et la convergence avec l'IA.

Enjeux de Coût et d'Efficacité Énergétique

• Coût Total de Possession (TCO) : le HPC dans le Cloud offre-t-il un meilleur retour sur investissement et une meilleure flexibilité, notamment pour les charges de travail fluctuantes ?
• Efficacité Énergétique (Green IT) : comment adopter des technologies plus vertes et optimiser les algorithmes et la gestion des ressources pour réduire la consommation sans compromettre la performance ?

Intégration et Stratégie Cloud

• HPC as a Service (HPCaaS) : le choix entre une infrastructure on-premise et l'utilisation de services HPC dans le Cloud est une décision stratégique, en termes de capacité de calcul et d’élasticité.
• Portabilité et Flexibilité : il faut assurer la portabilité des charges de travail et des données entre les environnements sur site et dans le Cloud (Hybride ou Multi-Cloud) pour éviter la dépendance à un fournisseur tout en optimisant l'utilisation des ressources.

Convergence avec l'Intelligence Artificielle (IA)

Le HPC est devenu le moteur essentiel de l'IA et du Machine Learning (ML), ce qui soulève de nouveaux impératifs technologiques.

• Accélération des Workloads IA : Les systèmes HPC sont indispensables pour l'entraînement rapide et à grande échelle des modèles de Deep Learning. La convergence HPC-IA accélère l'innovation dans les domaines business.
• Gestion des Données (HPDA) : Le HPC n'est plus seulement du calcul, mais aussi de l'analyse de données à haute performance (High-Performance Data Analytics). Il faut mettre en place une architecture capable de gérer et d'analyser des volumes massifs de données générées par les simulations et les modèles IA.