Imaginez l'infrastructure d'IA dont vous avez besoin pour les 1 à 3 prochaines années - nous nous occupons du reste.
Que vous ayez besoin de développer des modèles de fondation ou d'exécuter plusieurs tâches d'apprentissage à grande échelle, nos clusters de GPU personnalisés vous permettent de définir le matériel et les ressources exacts (GPU, stockage, réseau) adaptés à votre charge de travail de Machine Learning.
Gardez le contrôle total de votre parcours d'IA grâce à la garantie de Scaleway sur la souveraineté des données européennes. Nos solutions de stockage complètes garantissent que vos données et innovations restent hors de portée de toutes législations extraterritoriales tout au long du cycle de l'apprentissage automatique.
Moshi, l'assistant vocal révolutionnaire de Kyutai, et Mixtral, un modèle de mélange d'experts très efficace conçu par Mistral AI, ont tous deux été entraînés sur Nabu 2023, le premier Custom-built Cluster. Lors de sa sortie, Mixtral a surpassé les modèles fermés et ouverts existants sur la plupart des benchmarks.
DC5 est l'un des centres de données les plus écologiques d'Europe, entièrement alimenté par de l'énergie éolienne et hydraulique renouvelable (certifiée GO), avec un système de refroidissement ultra-efficace utilisant la ventilation directe et le refroidissement adiabatique. Avec un PUE de 1,16 (vs. 1,55 en moyenne dans l'industrie), il réduit la consommation d'énergie de 30 à 50 % par rapport aux centres de données traditionnels.
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| Nom du Cluster | Nombre de GPU | maxi de PLFOPS en FP8 Tensor Core |
|---|---|---|
| Nabuchodonosor 2023 | 1016 GPU Nvidia H100 Tensor Core (SXM5) | Jusqu’à 4021,3 PFLOPS |
| Jeroboam 2023 | 16 GPU Nvidia H100 Tensor Core (SXM5) | Jusqu’à 63,2 PFLOPS |
CPU
Dual Intel® Xeon® Platinum 8480C Processors 112 coeur total
Nombre total de coeurs CPU
14 224 coeurs
GPU
1016 GPU Nvidia H100 Tensor Core (SXM5)
Mémoire GPU totale
81 280 GB
Fréquence du Processeur
Maximum de 3,80 GHz
Quantité de mémoire RAM totale
254 TB de RAM
Type de stockage
1,8 PB de stockage a3i DDN à faible latence
Capacité de stockage par DGX
2,7 TB/s en lecture et 1,95 TB/s en écriture
Bande Passante inter-GPU
InfiniBand 400 Gb/s
CPU
Dual Intel® Xeon® Platinum 8480C Processors 112 coeurs total
Nombre total de coeurs CPU
224 coeurs
GPU
16 GPU Nvidia H100 Tensor Core (SXM5)
Mémoire GPU totale
1280 GB
Fréquence du Processeur
Maximum de 3,80 GHz
Quantité de mémoire RAM totale
4 TB de RAM
Type de stockage
64 TB de stockage a3i DDN à faible latence
Bande Passante inter-GPU
InfiniBand 400 Gb/s
Nos Custom-built Clusters, Nabu & Jero 2023, sont équipés de systèmes DGX H100 avec GPU Nvidia H100 Tensor Cores 80 Go (SXM5). Ils permettent une mise à l'échelle multi-nœuds ultra-rapide pour l'IA, grâce à leurs GPU de dernière génération :
Grâce à l'interconnexion InfiniBand NDR (400Gb/s), chaque nœud de calcul de 8 GPU offre 3,2 Tb/s de bande passante vers tous les autres nœuds sur une architecture réseau totalement non bloquante.
Sa toute nouvelle technologie GPUDirect RDMA accélère la communication directe entre tous les nœuds du cluster via InfiniBand, ce qui permet :
Les Custom-built Clusters bénéficient du stockage DDN a3i optimisé pour le calcul ultra-rapide. Avec plus de :
Bénéficiez d'une gestion complète du cluster avec SLURM. Un système de gestion de cluster open source et de planification de tâches pour les clusters Linux.
Génère de nouveaux contenus tels que des images, du texte, de l'audio ou du code. Elle produit de manière autonome des résultats nouveaux et cohérents, élargissant le domaine des contenus générés par l'IA au-delà de la simple réplication ou prédiction.
Avec des modèles et des algorithmes spécialisés dans :
Comprend, interprète et génère le langage humain de manière à la fois significative et contextuellement pertinente.
Grâce à des modèles et des algorithmes spécialisés dans :
Convertit la langue parlée en texte écrit, facilitant la traduction de la communication verbale en données lisibles par la machine. Grâce à des modèles et des algorithmes spécialisés dans :
Prédit et suggère des éléments d'intérêt aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leurs comportements, améliorant les recommandations personnalisées et la prise de décision dans diverses applications.
