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NVIDIA se tourne vers la location de supercalculateurs d'IA à partir du cloud pour diffuser sa nouvelle technologie
Et facture ce service à 37 000 dollars par mois pour huit puces A100 ou H100

Le , par Anthony

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Le directeur général de NVIDIA Corp, Jensen Huang, a présenté mardi les plans de l'entreprise pour rendre disponibles à la location les superordinateurs puissants et coûteux utilisés pour développer des technologies d'IA telles que ChatGPT, et ce pour presque toutes les entreprises.

Même si cet accès ne sera pas bon marché - 37 000 dollars par mois pour huit puces A100 ou H100 de NVIDIA - l'offrir à un plus grand nombre d'entreprises clientes pourrait accélérer le boom de l'IA qui a fait grimper l'action de NVIDIA de 77 % cette année, la rendant environ cinq fois plus précieuse que son rival de longue date, Intel Corp.

La société basée à Santa Clara, en Californie, domine déjà le domaine des puces d'intelligence artificielle et a aidé des partenaires tels que Microsoft Corp à construire d'énormes systèmes pour les services du créateur de ChatGPT, OpenAI, afin de répondre à des questions avec un texte semblable à celui d'un humain et de générer des images à partir d'invites.

Lors de la conférence annuelle des développeurs de logiciels de NVIDIA qui s'est tenue mardi, M. Huang a déclaré que l'entreprise travaillait avec des partenaires tels qu'Oracle Corp pour offrir l'accès aux supercalculateurs DGX de NVIDIA, équipés de 32 000 puces NVIDIA, à toute personne pouvant se connecter à l'aide d'un navigateur web.


"Le moment iPhone de l'IA a commencé", a déclaré M. Huang lors de son discours virtuel, faisant référence à la manière dont Apple Inc. a ouvert le marché des smartphones.

M. Huang a indiqué que NVIDIA travaillait également avec Microsoft et Alphabet Inc. pour proposer ses superordinateurs, utilisés pour créer de nouveaux produits d'IA, en tant que service. NVIDIA a annoncé mardi de nouvelles puces et de nouveaux logiciels conçus pour rendre les produits tels que les chatbots beaucoup moins coûteux à exploiter au quotidien après leur création par des superordinateurs.

Ces produits "ont des années d'avance sur la concurrence", a déclaré Hans Mosesmann, analyste spécialisé dans les semi-conducteurs chez Rosenblatt Securities. "Le leadership de NVIDIA sur l'aspect logiciel de l'IA n'est pas seulement monumental, il s'accélère."

NVIDIA s'associe également à AT&T Inc pour rendre la répartition des camions plus efficace, collabore avec des chercheurs en informatique quantique pour accélérer le développement de logiciels et travaille avec le géant de l'industrie Taiwan Semiconductor Manufacturing Co pour accélérer le développement de puces, a ajouté M. Huang.

Le nouveau service de location de NVIDIA, appelé DGX Cloud, pourrait permettre à un plus grand nombre de développeurs d'accéder à des dizaines de milliers de puces en même temps. La société de biotechnologie Amgen Inc et la société de logiciels ServiceNow Inc ont commencé à utiliser ce service, a indiqué NVIDIA.

NVIDIA a également lancé un service appelé AI Foundations pour aider les entreprises à former leurs modèles d'intelligence artificielle personnalisés. Plusieurs grands propriétaires de bases de données d'images de stock prévoient d'utiliser ce service, ce qui permettrait d'éviter les questions juridiques concernant les droits d'auteur des images utilisées pour générer le contenu de l'IA.

M. Huang a également annoncé une technologie permettant d'accélérer la conception et la fabrication de semi-conducteurs. Le logiciel utilise les puces NVIDIA pour accélérer une étape qui se situe entre la conception logicielle d'une puce et la fabrication physique des masques de lithographie utilisés pour imprimer cette conception sur un morceau de silicium.

Ces calculs peuvent prendre deux semaines pour une puce informatique traditionnelle, mais NVIDIA a déclaré mardi que ses puces et ses logiciels peuvent effectuer cette tâche en une nuit et réduire la consommation d'électricité de 35 mégawatts à 5 mégawatts.

NVIDIA a déclaré qu'elle travaillait avec ASML Holding, Synopsys Inc et TSMC pour commercialiser cette technologie. TSMC commencera à préparer la technologie pour la production en juin, a déclaré M. Huang.

Source : NVIDIA

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