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Un système de stockage évolutif pour les entreprises, permettant un flux de données fluide entre le stockage et les modèles d'IA. Photo : Midjourney

L'intelligence artificielle transforme la manière dont les entreprises stockent et accèdent aux données. En effet, les systèmes de stockage de données traditionnels étaient conçus pour traiter simultanément des commandes simples provenant de quelques utilisateurs, tandis que les systèmes d'IA actuels, composés de millions d'agents, doivent accéder et traiter en continu et en parallèle d'énormes quantités de données.

Les systèmes de stockage traditionnels comportent désormais de nombreuses couches complexes, ce qui ralentit l'IA car les données doivent traverser plusieurs couches avant d'atteindre le GPU — le processeur graphique, considéré comme le « cerveau » de l'IA.

Cloudian, cofondée par Michael Tso (du MIT) et Hiroshi Ohta, aide le stockage de données à suivre le rythme de la révolution de l'IA. L'entreprise a développé un système de stockage évolutif pour les entreprises, permettant un flux de données fluide entre le stockage et les modèles d'IA.

Ce système réduit la complexité en appliquant le calcul parallèle au stockage, en consolidant les fonctionnalités d'IA et les données sur une seule plateforme de traitement parallèle capable de stocker, de récupérer et de traiter des ensembles de données à grande échelle, avec une connectivité directe à haut débit entre le stockage et les GPU et les CPU.

La plateforme intégrée de stockage et de calcul de Cloudian simplifie le développement d'outils d'IA à l'échelle commerciale tout en fournissant aux entreprises une infrastructure de stockage capable de suivre le rythme de l'essor de l'IA.

« On oublie souvent un aspect essentiel de l'IA : tout repose sur les données », a déclaré Tso. « On ne peut pas améliorer les performances de l'IA de 10 % simplement en ayant 10 % de données en plus, ni même 10 fois plus de données ; il en faut 1 000 fois plus. Stocker les données de manière à ce qu'elles soient faciles à gérer, tout en intégrant les calculs directement dans ces données afin qu'elles puissent être traitées dès leur saisie, sans avoir à les déplacer : voilà la voie que suit le secteur. »

Stockage d'objets et IA

Actuellement, la plateforme Cloudian utilise une architecture de stockage objet, où tous les types de données (documents, vidéos , données de capteurs) sont stockés sous forme d'objets uniques avec des métadonnées. Le stockage objet permet de gérer des volumes massifs de données dans une structure plate, idéale pour les données non structurées et les systèmes d'IA. Auparavant, il était impossible d'envoyer directement des données au modèle d'IA sans les copier au préalable dans la mémoire de l'ordinateur, ce qui entraînait une latence et une consommation d'énergie élevée.

En juillet dernier, Cloudian a annoncé l'extension de son système de stockage objet avec une base de données vectorielle, stockant les données dans un format directement exploitable par l'IA. Une fois les données chargées, Cloudian effectue des calculs vectoriels en temps réel pour alimenter les outils d'IA tels que les moteurs de recommandation, les moteurs de recherche et les assistants vocaux.

Cloudian a également annoncé un partenariat avec NVIDIA pour développer un système de stockage fonctionnant directement avec les GPU de l'entreprise. Cloudian affirme que ce nouveau système permet un traitement IA plus rapide et réduit les coûts de calcul.

« NVIDIA nous a contactés il y a environ un an et demi, car les GPU ne sont utiles que lorsqu'ils sont alimentés par un flux continu de données », explique Tso. « Aujourd'hui, on comprend qu'il est plus simple d'appliquer l'IA aux données que de déplacer d'énormes blocs de données. Notre système de stockage intègre de nombreuses fonctions d'IA, ce qui nous permet de prétraiter et de post-traiter les données à proximité de leur lieu de collecte et de stockage. »

stockage privilégié par l'IA

Cloudian aide environ 1 000 entreprises dans le monde entier à maximiser la valeur de leurs données, notamment de grands fabricants, des institutions financières, des établissements de santé et des agences gouvernementales.

Par exemple, la plateforme de stockage de Cloudian aide un grand constructeur automobile à utiliser l'IA pour déterminer le moment opportun pour la maintenance de ses robots de production. Cloudian collabore également avec la Bibliothèque nationale de médecine des États-Unis pour le stockage d'articles de recherche et de brevets, et avec la Base de données nationale sur le cancer pour le stockage de séquences d'ADN tumoral — des ensembles de données précieux que l'IA peut traiter afin de soutenir la recherche de nouveaux traitements ou de nouvelles découvertes.

« Les GPU sont un formidable moteur de croissance », a déclaré Tso. « La loi de Moore prévoit un doublement de la puissance de calcul tous les deux ans, mais les GPU peuvent paralléliser les tâches sur une puce, connecter plusieurs GPU entre eux et aller bien au-delà de cette loi. Cette échelle propulse l'IA vers de nouveaux sommets d'intelligence, mais pour que les GPU fonctionnent à plein régime, il est indispensable de fournir des données à une vitesse correspondant à leur puissance de calcul ; et pour cela, il faut éliminer toutes les couches intermédiaires entre le GPU et les données. »

(Selon le MIT)

Source : https://vietnamnet.vn/cloudian-dua-du-lieu-den-gan-ai-hon-bao-gio-het-2433241.html