Déployer l'IA d'entreprise à grande échelle : l'intégration Elastic et NVIDIA cuVS

Les entreprises entrent dans une nouvelle phase d'adoption de l'IA, où la prolifération des données non structurées rend la recherche traditionnelle inadaptée à l'extraction d'informations pertinentes. De ce fait, elles se tournent vers des bases vectorielles haute performance et la recherche sémantique pour alimenter les applications d'IA modernes, telles que l'IA générative, la génération augmentée par récupération (RAG) et les agents d'IA. 

Dans le même temps, les organisations développent des plateformes d'IA pour simplifier le déploiement de l'IA, optimiser ses performances et maximiser l'efficacité et la capacité des GPU. L'architecture intégrée, qui combine calcul accéléré et recherche vectorielle haute performance, représente la solution la plus rentable pour proposer des solutions d'IA de pointe à vos clients et aux entreprises.

Lorsque les grandes entreprises développent des plateformes d'IA générative internes capables d'indexer et de récupérer efficacement le contexte à partir de pétaoctets de données, la question des coûts devient immédiatement primordiale. Ces usines d'IA ont besoin de tous les atouts possibles pour réduire les charges de travail onéreuses.

De même, les organisations qui souhaitent étendre leurs capacités de recherche vectorielle peinent à y parvenir sans augmenter proportionnellement leurs dépenses en matériel CPU. Lorsqu'on entreprend de créer une base vectorielle haute performance, on se heurte au défi de la construction de l'index vectoriel (graphe HNSW) sur le processeur. En comparant chaque vecteur, la construction de l'index peut se traduire par des millions, voire des milliards, d'opérations arithmétiques. Et cette complexité s'accompagne de goulots d'étranglement au niveau de l'ingestion. Si l'on y ajoute les opérations liées au cycle de vie des index, telles que le compactage et les fusions, la charge de calcul peut augmenter considérablement.

Pour vous aider à surmonter ces défis, Elastic et NVIDIA s'associent pour créer l'écosystème Elastic AI, qui redéfinit la manière dont les entreprises conçoivent et déploient leurs usines d'IA grâce à une recherche vectorielle accélérée par GPU et une infrastructure d'IA puissante qui ouvre la voie à une intelligence en temps réel de nouvelle génération.

En associant la conception validée NVIDIA Enterprise AI Factory à la puissante base vectorielle d'Elasticsearch, les organisations peuvent fournir des informations plus approfondies et des données pertinentes en temps réel aux agents d'IA et aux applications d'IA générative de manière sécurisée et à l'échelle de l'entreprise. 

Avec Elastic et NVIDIA, vous bénéficiez de la puissance d'une base vectorielle haute performance et riche en fonctionnalités, avec une accélération GPU conçue pour l'IA moderne.

Réduisez les délais de mise sur le marché grâce à un système complet et préconfiguré pour la création d'infrastructures d'IA sur site. Elasticsearch est une base vectorielle validée et prise en charge au sein de l'architecture validée NVIDIA Enterprise AI Factory, qui garantit un framework fiable pour le déploiement d'applications d'IA agentique.

Traitez plus efficacement les plongements vectoriels à croissance exponentielle et les volumes de données massifs. L'intégration de NVIDIA cuVS dans Elasticsearch permet de multiplier de près de 12 fois le débit d'indexation et de multiplier par 7 la fusion forcée. 

La recherche vectorielle accélérée par NVIDIA d'Elastic élimine les goulots d'étranglement des performances, permettant à votre infrastructure de gérer des volumes de requêtes massifs avec des temps de réponse quasi instantanés. Vous pouvez ainsi scaler efficacement les applications d'IA générative et de RAG tout en fournissant des informations pertinentes en temps réel.

Gérez une base vectorielle haute performance et éprouvée à grande échelle sans avoir à effectuer d'optimisation manuelle constante. NVIDIA cuVS optimise et accélère les opérations de recherche vectorielle sur les architectures GPU NVIDIA et les versions CUDA en constante évolution, garantissant des performances optimales et une évolutivité sans faille pour les charges de travail d'IA et les applications gourmandes en données.

Simplifiez la gestion des fournisseurs d'inférence externes et de l'infrastructure associée. Elastic Inference Service (EIS) propose une inférence native à haut débit directement au sein d'Elasticsearch, grâce à l'infrastructure d'IA NVIDIA de pointe qui garantit une faible latence à grande échelle. Déployez nativement des modèles gérés prêts pour la production, notamment les modèles d'embedding multilingues et de reclassement de Jina AI, pour un réglage précis du rappel et une souveraineté des données optimale, sans surcharge opérationnelle supplémentaire.

Elastic et NVIDIA se sont associés pour offrir plus de vitesse, de scalabilité et de valeur aux entreprises qui s'appuient sur la recherche vectorielle pour créer et livrer des applications RAG et d'IA générative en temps réel. Votre équipe peut ainsi assurer des performances à grande échelle tout en réduisant la charge sur votre infrastructure et votre budget.

Avec Elasticsearch inclus dans la conception validée NVIDIA AI Factory, vous obtenez un modèle de référence full-stack, préconçu et éprouvé pour accélérer les applications d'IA, ce qui se traduit par une plus grande efficacité et une mise sur le marché plus rapide. 

L'intégration de NVIDIA cuVS est actuellement disponible en préversion technique pour les clients Elastic Enterprise (version 9.3). Sa disponibilité générale est prévue pour avril 2026 avec la sortie de la version 9.4, qui offrira une plateforme prête pour la production pour la recherche vectorielle à haut volume et la récupération de contexte en temps réel.

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