Peter Zhou, président de l’entité Data Storage chez Huawei, a ouvert le salon IDE du fournisseur chinois sur ses solutions de stockage à Munich. (Crédit S.L.)
Présentée lors du 4e forum IDI de Huawei à Munich, la plateforme AI Data Lake, conçue pour accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle dans les entreprises, intègre des innovations en matière de stockage, de gestion des données et des ressources, avec un focus sur les workloads exigeants.
Quelques mois après le lancement de ses baies de stockage OceanStor Dorado v7, le fleuron de la gamme exploitant des cartes DPU pour épaulés les contrôleurs, Huawei poursuit le développement de ses solutions à destination des entreprises et des MSP confrontés aux exigences en performances des solutions exploitant des ressources IA. Lors du 4e forum Innovative Data Infrastructure (IDI) organisé à Munich les 29 et 30 avril 2025, le chinois a officiellement lancé sa solution AI Data Lake, une infrastructure prête pour l'IA, destinée à accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle dans divers secteurs industriels.
Cette plateforme, présentée à Munich par Peter Zhou, président de l'entité Data Storage chez Huawei, repose sur une intégration poussée entre stockage de données, gestion des ressources et outils IA. « Pour être AI-ready, il faut d'abord être data-ready », a souligné Peter Zhou lors de son discours. « La transformation numérique des industries repose sur la capacité à convertir les données en informations exploitables et en connaissances. » L'un des piliers de cette solution est l'optimisation des performances de stockage pour les workloads IA, notamment pour le training et l'inférence des modèles. La gamme OceanStor A, conçue pour les environnements AI, se distingue par des performances exceptionnelles. Si hier, certains DSI se posaient des questions sur l'envolée des performances sur les baies de stockage full-flash supportant le protocole NVMe over Fabric pour les bases de données, l'analytique et les environnements virtualisés, l'arrivée de l'IA justifie aujourd'hui les investissements en R&D de ces dernières années chez Dell, HPE, Pure Storage et bien sûr Huawei. Par exemple, ces performances ont permis à iFlytek, un développeur de technologies IA, d'améliorer significativement l'efficacité de ses clusters de training. « Notre solution OceanStor A offre une accélération remarquable pour le training et l'inférence des modèles IA, réduisant la latence et améliorant l'expérience utilisateur », a indiqué sur scène Peter Zhou.
Les OceanStor, avec notamment le haut de gamme A800, viennent compléter l'offre du fournisseur chinois. (Crédit S.L.)
Mutualisation des XPU
La solution AI Data Lake intègre également des fonctionnalités avancées de gestion des données et des ressources. La plateforme Huawei DME, par exemple, supprime les silos de données dans des centres dispersés géographiquement, tout en offrant une visibilité et une mobilité accrues. Grâce à sa capacité à traiter plus de 100 milliards de fichiers en quelques secondes, elle propose aux entreprises de libérer tout le potentiel de leurs données. Enfin, Peter Zhou a mis en avant des innovations en matière de gestion des ressources IA, avec une plateforme capable de mutualiser des XPU diversifiés et d'optimiser leur utilisation grâce à une orchestration intelligente. Cette approche, combinée à des outils d'exploitation et de maintenance assistés par l'IA, comme l'AI Copilot, promet de simplifier la gestion des infrastructures IA tout en augmentant leur efficacité. Pour répondre aux besoins des workloads intensifs en données, le fournisseur de Shenzhen lance également l'OceanStor Pacific, une solution de stockage scale-out entièrement flash. Avec une densité de capacité de 4 Po par unité de 2U et une consommation énergétique de 0,25 W/To, cette baie se positionne sur des marchés pour des secteurs comme l'éducation, la recherche scientifique, l'imagerie médicale ou encore les médias. Avec AI Data Lake, Huawei garantit donc de transformer la manière dont les entreprises gèrent et exploitent leurs données, ouvrant la voie à une adoption plus large et plus efficace de l'intelligence artificielle dans divers secteurs industriels.
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