Développer des charges de travail en intelligence artificielle est complexe. Il est peut-être plus facile de décider où les exécuter.

Article commandité Si l’intelligence artificielle (IA) a envoyé des ondes de choc à travers le monde technologique ces dernières années, le début de l’IA générative au cours des 18 derniers mois a été un véritable tremblement de terre. Pour les leaders en informatique cherchant à exploiter son potentiel pour leurs propres organisations, le rythme du développement peut sembler déroutant. Les entreprises se précipitent pour tirer le meilleur parti de leurs propres données, que ce soit pour construire leurs modèles d’intelligence artificielle ou pour réutiliser des modèles publics déjà disponibles. Mais cela peut poser un défi significatif pour les équipes de développement et de data science impliquées. Cela peut également présenter une sorte d’énigme pour les entreprises qui veulent garder le contrôle de l’infrastructure HPC nécessaire pour prendre en charge leurs charges de travail en IA. Les applications et services activés par l’IA nécessitent un mélange beaucoup plus complexe de silicium que l’informatique traditionnelle, ainsi qu’une capacité de stockage et une bande passante de connectivité accompagnantes pour gérer les vastes quantités de données nécessaires aux étapes d’entraînement et d’inférence.

Les centres de données de Londres reflètent les tendances en matière d’IA. Le potentiel d’innovation en matière d’IA pour les entreprises et les défis qu’il présente se reflètent dans ce qui se passe dans l’ensemble des centres de données du géant de la colocation Digital Realty à Londres et dans ses environs, alors que l’IA devient une priorité pour les clients de l’entreprise d’hébergement.

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