Soutenue notamment par Nvidia, la start-up Upscale AI lance Token Fabric, une plateforme matérielle et logicielle destinée à simplifier les data centers combinant des accélérateurs IA de différents fabricants.
Le marché des infrastructures IA pourrait progressivement s'éloigner des architectures reposant sur un seul fournisseur. Upscale AI vient de lancer Token Fabric, une plateforme conçue pour permettre aux opérateurs de data centers d'associer des puces d'intelligence artificielle provenant de fabricants différents.
La solution combine des composants réseau et une couche logicielle chargée de connecter les processeurs IA à l'intérieur d'un data center. Elle doit notamment éviter aux clients de devoir déployer plusieurs systèmes réseau pour faire fonctionner différents types d'accélérateurs.
Vers des data centers moins dépendants d'un fournisseur
Pour les opérateurs de cloud et les « neoclouds », l'intérêt est stratégique. Pouvoir intégrer plusieurs familles de puces permettrait de diversifier les approvisionnements et de sélectionner les accélérateurs en fonction des performances ou des usages recherchés.
Token Fabric doit également identifier les goulets d'étranglement et signaler les équipements susceptibles de nécessiter un remplacement. L'objectif est de limiter les périodes pendant lesquelles des accélérateurs coûteux restent inactifs en attendant des données.
Upscale AI est notamment soutenue par Nvidia, Salesforce et Temasek. La start-up avait levé en juin 190 millions de dollars supplémentaires, portant le total de ses financements à environ 500 millions de dollars.
Le premier volet de Token Fabric, destiné à connecter des groupes de puces IA au sein d'un data center, doit être commercialisé au quatrième trimestre. Le déploiement complet de la plateforme doit ensuite s'étaler jusqu'en 2027.
Le pari est clair : à mesure que les infrastructures IA deviennent plus complexes, la capacité à faire fonctionner ensemble des composants provenant de plusieurs fournisseurs pourrait devenir un avantage compétitif majeur.
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