Stimuler l’innovation et réduire les coûts grâce à l’usine d’IA de Lockheed Martin

"L'augmentation substantielle de la productivité des développeurs a été l'un des avantages les plus notables que nous avons observés après la mise en œuvre de notre usine d'IA,", a déclaré Bryan Donovan, responsable technique d'AI Foundations chez Lockheed Martin. "Auparavant, la mise en place d'un environnement de développement sur des ordinateurs portables ou des stations de travail locales pouvait s'avérer difficile en raison de contraintes de sécurité strictes, et prenait souvent plusieurs semaines. Désormais, avec l'AI factory basée sur DGX SuperPOD, les développeurs peuvent accéder à des ressources GPU et rendre leurs environnements opérationnels en quelques minutes seulement." L'

accès aux GPU avec les interconnexions à grande vitesse offert par le DGX SuperPOD a permis aux équipes d'exploiter des capacités qui étaient auparavant inaccessibles pour certains programmes. Les processus d'entraînement qui prenaient auparavant des semaines durent à présent quelques jours. M. Forrest précise :

"De plus, notre usine d'IA nous permet de partager les bonnes pratiques et l'expertise à travers Lockheed Martin. Nous avons codifié les bonnes pratiques en matière d'IA sous la forme d'un ensemble de composants réutilisables, de pipelines et de guides, ce qui accroît encore la productivité des développeurs." La

centralisation des calculs par l'intermédiaire de la Lockheed Martin AI Factory a permis de réaliser d'importantes économies. Les jetons sont créés lorsqu'un modèle décompose un texte en unités plus petites, comme des mots, des bouts de mots ou des caractères, et sont utilisés dans le processus d'entraînement pour convertir des données textuelles en données numériques que le modèle peut comprendre et à partir desquelles il peut apprendre. "Pour utiliser des API sur le Cloud public, il faut acheter des jetons pour financer les frais de calcul, mais avec notre usine d'IA sur site, nous gérons la tokénisation, l'entraînement et le déploiement en interne," déclare M. Forrest. "Notre DGX SuperPOD nous permet de traiter plus d'un milliard de jetons par semaine, ce qui permet le réglage fin, la génération augmentée de récupération (RAG) ou l'inférence sur nos grands modèles de langage (LLM). Cette solution permet d'éviter une hausse des coûts et des restrictions importantes liées à des frais basés sur l'utilisation de jetons." En plus de son DGX SuperPOD, l'équipe utilise toujours des environnements Cloud pour répondre à des besoins temporels, et pour l'entraînement et le traitement de données non classifiés. Les systèmes DGX sur site permettent à Lockheed Martin de contrôler des types de données et une télémétrie spécifiques dans un environnement sécurisé. "Grâce aux centres de données internes approuvés, les développeurs peuvent exploiter immédiatement des données sensibles, ce qui garantit la sécurité et l'agilité dans tous les cas d'utilisation, sans avoir à attendre d'autres autorisations. Cela permet une plus grande flexibilité et un déploiement plus rapide des solutions d'IA," précise M. Donovan. "Lockheed Martin traite une énorme quantité de données très diverses pour diverses applications d'IA, notamment des données de séries temporelles, des données de signaux, des données géospatiales, des textes, des images et des vidéos. Le DGX SuperPOD prend en charge un large éventail de cas d'utilisation sur

la même plateforme, de l'analyse des données à l'inférence à l'échelle, ce qui améliore l'efficacité et réduit les coûts," ajoute M. Forrest.

Aujourd'hui, 7 000 ingénieurs et développeurs accèdent à la Lockheed Martin’s AI Factory basée sur un DGX SuperPOD pour soutenir les programmes à travers l'entreprise, et produire des milliers de pipelines automatisés et des millions de demandes d'API hebdomadaires. Plus de 1 100 stagiaires ont amélioré leurs connaissances en IA grâce au Deep Learning Institute (DLI) de NVIDIA, tandis que des milliers d'autres ont suivi des programmes de formation supplémentaires organisés par le Lockheed AI Center (LAIC). Ces programmes ont permis aux participants d'acquérir une expertise technique et d'une expérience pratique à l'aide d'outils et de cadres standard du secteur.

"Nous sommes passés de GPU dispersés sur une infrastructure locale ad hoc, de ressources Cloud statiques et sous-utilisées, et même d'une formation directement sur des ordinateurs portables, à une plateforme centralisée, où nous ne sommes pas contraints de sacrifier l'expérimentation au profit du coût ou de la sécurité des données," a déclaré M. Donovan. "Ce changement accélère notre workflow." L'usine d'IA prend en charge diverses charges de travail d'IA générative, des RAG, le paramétrage de précision des LLM, des chatbots internes ainsi que des assistants de codage.

"Par exemple, nous avons rendu la rédaction de propositions plus efficace. En tant que sous-traitant au sens du code de la commande publique, nous lisons beaucoup de propositions et nous disposons d'un énorme référentiel de propositions," a commenté M. Forrest. "Nous hébergeons un grand modèle de langage open-source sur DGX SuperPOD et avons appliqué la RAG sur les propositions de Lockheed Martin. Cela nous permet de générer rapidement de nouvelles propositions à l'aide de l'IA générative, en résumant les travaux antérieurs et en créant de nouveaux contenus."

"On peut également citer le Lockheed Martin Text Navigator, une interface de dialogue en ligne avec un grand modèle de langage qui permet de résumer de grandes quantités de textes, d'analyser des documents de recherche, de générer des idées de stratégie, de produire et de dépanner du code intégré dans des IDE," a poursuivi M. Forrest

Lockheed Martin Text Navigator est utilisé par des milliers d'employés pour des tâches de productivité quotidiennes. Hébergé en interne sur le DGX SuperPOD et déployé en toute sécurité grâce aux MLOps de Lockheed Martin et à la plateforme d'IA générative, Text Navigator améliore l'efficacité et prend en charge un large éventail de fonctions dans l'ensemble de l'entreprise.

Lockheed Martin exploite et continue de développer le NVIDIA DGX SuperPOD au sein de son usine d'IA pour entraîner et affiner des modèles open-source et développer de nouveaux modèles de langage pour des applications spécialisées. l'entraînement et l'inférence sont menées sur le DGX SuperPOD, en utilisant NVIDIA Triton Inference Server™ et NVIDIA NeMo™ Framework, inclus avec NVIDIA AI Enterprise, ainsi que CUDA® et des images NVIDIA pré-intégrées.

"L'expertise de Lockheed Martin dans ce domaine, combinée à l'infrastructure de pointe de NVIDIA, révolutionne la façon dont nous envisageons les exigences professionnelles et celles de la mission par le prisme de l'IA, ce qui nous permet de relever des défis complexes avec une vitesse, une précision et une connaissance inégalées", a expliqué Matt Wittstock, responsable des infrastructures d'IA de Lockheed Martin.

Cette approche intégrée accélère le développement et le déploiement de l'IA, permettant à Lockheed Martin de fournir efficacement des solutions d'IA avancées à ses clients. L'entreprise a déjà consolidé plus de 30 modèles sur son infrastructure sur site à l'aide de son usine d'IA, et ce nombre ne cesse de croître.

Aujourd'hui, Lockheed Martin constate une pleine utilisation, voire une sur-utilisation occasionnelle de son matériel sur site. Avec ses 122 000 employés dont un nombre croissant utilisent quotidiennement l'IA générative, l'entreprise traite déjà des millions d'appels d'API chaque semaine. En vue de prendre en charge des charges de travail croissantes, elle prévoit d'étendre son environnement sur site avec de nouvelles architectures de GPU NVIDIA et vise à commercialiser sa solution d'usine d'IA et MLOPs auprès de ses clients.