SK Hynix : La concurrence des centres de données AI se tourne vers l'architecture d'infrastructure globale

SK Hynix a déclaré que la concurrence dans le domaine de l'IA passe de la performance des puces individuelles à la conception et à l'exploitation de l'architecture d'infrastructure globale. La compétitivité des centres de données AI dépend d'une intégration transparente des cinq éléments clés : calcul, mémoire, stockage, réseau et alimentation/refroidissement. L'augmentation de l'échelle des modèles AI entraîne une demande accrue en puissance de calcul et en mobilité des données, nécessitant des lectures répétées de vastes ensembles de données pour l'entraînement, tandis que l'inférence repose sur une récupération rapide des informations demandées par les utilisateurs, ce qui impose des exigences plus élevées sur l'architecture des systèmes de centres de données. Au niveau de la mémoire, des systèmes hiérarchisés tels que HBM et DRAM de serveur ont été formés pour assumer des tâches de bande passante et de capacité différentes. Sur le plan du réseau, avec l'entraînement et l'inférence à grande échelle reposant sur le traitement parallèle de plusieurs serveurs, le réseau devient un facteur clé déterminant l'évolutivité des centres de données. La conception des systèmes évolue d'un serveur unique vers des racks et des clusters entiers. Omdia prévoit que le marché des puces pour centres de données AI passera de 123 milliards de dollars en 2024 à 207 milliards de dollars en 2025, atteignant 286 milliards de dollars d'ici 2030. SK Hynix a mentionné que le centre de données Fairwater du Wisconsin de Microsoft s'étend sur environ cinq terrains de football, indiquant que l'infrastructure est déployée à une échelle plus grande, la mémoire devenant le niveau clé reliant le calcul et les données.

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