Le géant américain du jeu et de l’infographie Nvidia Corp., qui a finalisé l’acquisition de l’israélien Mellanox Technologies, Ltd. l’année dernière pour la somme colossale de 7 milliards de dollars, a annoncé lundi une série de nouveaux produits qui, espère-t-il, lui donneront un avantage sur ses concurrents.
Les équipes de Mellanox en Israël, désormais une division au sein de la société américaine appelée Nvidia Networking, ont participé au développement d’un certain nombre de produits, a déclaré Gilad Shainer, vice-président senior du calcul haute performance de la société lors d’un point de presse avec des journalistes. L’un des principaux produits sur lesquels l’équipe israélienne a travaillé est une nouvelle unité de traitement de données (DPU) appelée BlueField-3.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a présenté les technologies lors de la conférence technologique en ligne GTC21 organisée par la société lundi.
La société, qui se concentre sur le développement d’unités de traitement pour accélérer les développements de l’intelligence artificielle, a présenté lundi sa première unité centrale de traitement (CPU) pour les centres de données, appelée Grace, qui fournira 10 fois les performances des serveurs les plus rapides d’aujourd’hui.
La société a également dévoilé un processeur de nouvelle génération compatible avec l’IA pour les véhicules autonomes, le Nvidia Drive Atlan, qui fournira plus de 1 000 billions d’opérations par seconde et cible les modèles 2025 des constructeurs automobiles.
Un nouveau cadre créé par la société Jarvis fournira aux développeurs des modèles d’apprentissage en profondeur pré-formés et des outils logiciels pour les services interactifs d’IA conversationnelle ; tandis qu’une nouvelle génération de son unité de traitement de données (DPU), BlueField-3, développée par l’équipe basée en Israël fournira des capacités de mise en réseau, de stockage et d’accélération de la cybersécurité définies par logiciel pour les centres de données.
La société américaine a également annoncé une nouvelle plate-forme, Omniverse, qui permet aux équipes de conception de produits 3D de travailler ensemble à partir de différents endroits à travers le monde. Et le Nvidia Morpheus, qui apporte des capacités d’automatisation de l’IA à l’industrie de la cybersécurité.
Fruit de plus de 10 000 années de travail d’ingénierie, le processeur Nvidia « Grace » est conçu pour répondre aux exigences informatiques des applications d’intelligence artificielle les plus avancées au monde, notamment le traitement du langage naturel, les systèmes de recommandation et le supercalcul de l’IA, a déclaré la société.
Les processus d’IA analysent d’énormes ensembles de données et nécessitent à la fois des performances de calcul ultra-rapides et une mémoire massive. Grace combine des cœurs de processeur Arm économes en énergie avec un sous-système de mémoire innovant à faible consommation d’énergie pour offrir des performances élevées, avec une conception économe en énergie, a déclaré la société.
Le processeur porte le nom de Grace Hopper, une pionnière de la programmation informatique aux États-Unis.
Le Centre national suisse de calcul intensif (CSCS) et le Laboratoire national de Los Alamos du Département américain de l’énergie sont les premiers à annoncer leur intention de construire des supercalculateurs alimentés par Grace pour leurs efforts nationaux de recherche scientifique, a indiqué la société.
« L’IA et la science des données de pointe poussent l’architecture informatique d’aujourd’hui au-delà de ses limites, en traitant des quantités de données impensables », a déclaré Huang, PDG de Nvidia.
La disponibilité du processeur Grace est attendue au début de 2023, a indiqué la société.
Nvidia Jarvis permettra une nouvelle vague d’applications basées sur le langage, améliorant les interactions avec les humains et les machines, a déclaré la société. Cela ouvre la porte à la création de services tels que les infirmières numériques pour aider à surveiller les patients 24 heures sur 24, soulageant le personnel médical surchargé ; des assistants en ligne pour comprendre ce que recherchent les consommateurs et recommander les meilleurs produits ; et des traductions en temps réel pour améliorer la collaboration transfrontalière sur le lieu de travail et permettre aux téléspectateurs de profiter du contenu en direct dans leur propre langue.
Jarvis a été construit à l’aide de modèles formés pendant plusieurs millions d’heures d’unité de traitement graphique (GPU) sur plus d’un milliard de pages de texte, 60 000 heures de données vocales et dans différentes langues, accents, environnements et jargons pour atteindre des niveaux élevés de précision, le a déclaré la société.
