L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) modifient la façon dont nous interagissons avec la technologie - et la façon dont la technologie interagit avec nous. C'est pourquoi nous développons des solutions d'IA pour vous aider à concevoir, valider et déployer la prochaine génération d'innovations en matière d'IA.
Que vous construisiez des réseaux d'IA, conceviez des infrastructures de centres de données ou fassiez progresser la recherche sur la 6G, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique façonnent l'avenir. Découvrez comment nos solutions d'IA peuvent vous aider à accélérer la conception et le développement de produits en intégrant l'IA tout au long du cycle de développement.
Une solution d'IA est plus qu'un simple modèle - c'est un système orchestré impliquant des données, des calculs et des opérations, optimisé pour des tâches telles que l'inférence, la prédiction et l'automatisation. Dans les contextes à forte infrastructure tels que les centres de données, les solutions d'IA doivent s'intégrer de manière transparente à la pile de calcul (mémoire DDR/HBM, voies PCIe/CXL), aux interconnexions (400G, 800G, 1,6T) et aux protocoles de mise en réseau (RoCEv2, RDMA). L'évolutivité dépend de la capacité de ces couches à prendre en charge un mouvement de données sans gigue, une faible latence et une intégrité de signal élevée sous l'effet de la charge de travail.
Pour fonctionner de manière fiable à grande échelle, une solution d'IA doit combiner :
Les indicateurs clés de performance tels que la gigue, la diaphonie, le temps de récupération, la bande passante de l'algorithme, la bande passante du bus et les mesures d'achèvement des tâches sont suivis afin de garantir des performances durables dans tous les environnements.
Les solutions d'IA diffèrent considérablement d'un secteur à l'autre en fonction de la tolérance à la latence, de l'intensité de calcul et de la localisation des données. Par exemple :
Ces compromis doivent être modélisés et évalués à l'aide d'outils tels que l'émulation et la simulation de la charge de travail.
Les avantages liés à l'IA comprennent l'automatisation de la charge de travail, la réduction des coûts d'exploitation et une gestion plus intelligente des systèmes. Les solutions d'IA tenant compte de l'infrastructure peuvent allouer dynamiquement les ressources informatiques, acheminer efficacement les données et anticiper les défaillances sur la base de la télémétrie.
Ces défis sont notamment les suivants :
Sans une émulation et une analyse comparative approfondies, les déploiements d'IA risquent d'échouer en raison de gigue, de latence ou de goulots d'étranglement inattendus au niveau de la bande passante.
Les pipelines de données d'IA doivent être conçus en tenant compte des contraintes d'infrastructure. Dans les environnements à haute performance :
En outre, la télémétrie recueillie au cours de la validation initiale (par exemple, lors des tests d'intégrité du signal ou de l'émulation de la charge de travail) permet d'affiner les performances du modèle et les stratégies de formation.
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