« Construction de tissus à haute performance avec Ethernet »

Article sponsorisé La prochaine fois que vous demandez à l’IA générative (GenAI) d’écrire un e-mail d’anniversaire joyeux à votre client ou de créer un script bash, ayez une pensée pour ce qui se passe en coulisse. Car les bits volent à une vitesse et un volume sans précédent dans les centres de données qui fournissent tout cela. L’entraînement des grands modèles de langage (LLMs) qui sous-tendent GenAI implique un traitement parallèle à grande échelle pour digérer des montagnes de données. Ce besoin nécessite à son tour un réseau à haut débit et à faible latence pour le soutenir. Comment un centre de données peut-il faire face? Dell a travaillé activement au développement de son concept d’usine d’IA pour soutenir ces charges de travail très demandées. Il s’agit d’une approche de bout en bout pour construire l’infrastructure GenAI, couvrant le calcul, le stockage et le réseau. L’objectif est de créer un écosystème de produits – comprenant à la fois ceux de Dell et ceux de ses partenaires tiers – que les clients peuvent assembler en une infrastructure puissante pour gérer l’entraînement et l’inférence des LLM. Tout cela fait partie du plan de l’entreprise pour se positionner au cœur de l’infrastructure GenAI parmi deux types de catégories de clients, explique Saurabh Kapoor, directeur de la gestion de produits et de la stratégie chez Dell. Le premier type comprend les grands parcs de GPU ou les usines d’IA, y compris les fournisseurs de services cloud de niveau deux qui se tournent vers l’offre de services d’IA. « Ils construisent de grands modèles de langage et exécutent des charges de travail qui entraînent et ajustent l’IA », dit-il. La deuxième catégorie est la clientèle des grandes entreprises « qui utilisent ces modèles entraînés pour alimenter des applications métier réelles et exécuter des inférences ».