NVIDIA et Microsoft ont annoncé une collaboration pluriannuelle pour construire l'un des supercalculateurs d'IA les plus puissants au monde. L’entente viendra combiner l'infrastructure de supercalcul avancée de Microsoft Azure avec les logiciels d’IA de NVIDIA.
Quel est l’objectif de cette collaboration ?
L’objectif est de produire une avancée significative dans l’intelligence artificielle et de son développement sur le marché. Les centres de recherches et d’affaires montrent un très grand intérêt pour l’IA et sa capacité à remplir de multiples tâches allant de choses simples à des demandes très complexes. “Nous souhaitons fournir aux chercheurs et aux entreprises une infrastructure et des logiciels IA de pointe, afin de répondre aux besoins d’une société qui évolue constamment et veux toujours aller plus loin.” déclare Manuvir Das, vice-président de l’informatique d’entreprise chez Nvidia.
Les deux entreprises vont se partager leurs technologies, notamment les supercalculateurs de Microsoft Azure ainsi que les data center Quatum-2 de Nvidia.
Que va t'il se passer pour les deux entreprises ?
Microsoft et Nvidia vont s’échanger certaines de leurs technologies afin de s’épauler dans le développement de leurs produits tournant autour de l’intelligence artificielle.
Le supercalculateur Azure de Microsoft, basé sur le cloud, sera le premier à recevoir la puce IA de Nvidia. L’entreprise compte ajouter à cela des dizaines de milliers de puces CPU et GPU de chez Nvidia.
De son côté, Nvidia accèdera à la technologie du cloud Azure de Microsoft pour accélérer le développement de modèles d’IA et d’algorithmes d’auto-apprentissage non supervisés.
De plus, les entreprises collaboreront ensemble pour optimiser Microsoft DeepSpeed, un logiciel d’optimisation de deep learning.
Les IA de Microsoft vont aussi avoir accès au data center de Nvidia leur permettant un accès plus poussé à des bandes de données massives. Cela alimente le développement de ces IA ainsi que les modèles de calcul algorithmique, le machine learning ou le deep learning. Toutes ces améliorations et ces partages de technologies serviront dans le futur à développer le potentiel des intelligences artificielles. Et aussi le développement des serveurs data et même les modèles d’apprentissage machine learning et deep learning.
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Source : Nvidianews.com
