TECHNOLOGY

AWS intègre la technologie NVIDIA pour accélérer l'IA et lance des « usines d'IA »

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Las Vegas — Amazon Web Services a annoncé mardi, lors de sa conférence re:Invent, qu'il intégrerait NVLink Fusion de NVIDIA dans une future puce d'IA Trainium4 et lancerait des usines d'IA coordonnées avec NVIDIA pour offrir aux clients des accélérateurs, une mise en réseau, un stockage et des services gérés de haute performance. AWS a décrit une expansion du cloud axée sur l'industrie aux Philippines et a mis en avant des reconnaissances de partenaires, notamment le prix de Partenaire mondial de l'année en conseil GenAI pour Quantiphi et le prix Canada Rising Star pour 1Password. AWS a déclaré que ces mesures visent à réduire les obstacles infrastructurels pour les déploiements d'IA dans les secteurs public et privé et à faire évoluer l'entraînement des modèles sur des milliers de machines. Basé sur 6 articles examinés et des recherches.

Prepared by Jonathan Pierce and reviewed by editorial team.

Timeline of Events

NVIDIA a encouragé l'adoption de NVLink par d'autres fabricants de puces avant les annonces.
2 déc. : AWS a annoncé l'adoption de NVLink Fusion pour une future puce Trainium4 à re:Invent.
2 déc. : AWS et NVIDIA ont dévoilé les AWS AI Factories pour fournir des accélérateurs intégrés et des services gérés.
AWS a décrit une expansion axée sur l'industrie aux Philippines pour répondre aux besoins spécifiques du secteur en matière de cloud.
2 déc. : Quantiphi et 1Password ont reçu des prix de partenaires AWS reconnaissant la GenAI et la croissance régionale.

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Who Benefited

Les fournisseurs d'infrastructure cloud, NVIDIA et les entreprises partenaires d'AWS bénéficient d'une demande accrue d'accélérateurs d'IA intégrés, de services gérés et d'opportunités commerciales pour servir les déploiements d'IA dans les secteurs public et privé.

Who Impacted

Les organisations qui tentent de construire leur propre infrastructure d'IA peuvent être confrontées à une pression concurrentielle accrue et à une dépendance plus grande vis-à-vis des écosystèmes AWS et NVIDIA pour l'entraînement de modèles à grande échelle.

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