Core Scientific, un fournisseur d’infrastructures d’IA et de cloud, s’associe au spécialiste de l’analyse accélérée par GPU SQream Technologies pour offrir ce que les partenaires vantent comme un «cloud GPU pour les scientifiques des données».
L’objectif de la collaboration est d’accélérer l’analyse des données à l’aide de GPU pour la machine et le deep learning. Les partenaires ont déclaré qu’ils se concentrent sur des projets de science des données dans les secteurs des services financiers, des soins de santé, des produits pharmaceutiques et des télécommunications.
Un spécialiste de l’IA
Core Scientific, Bellevue, Washington, est spécialisée dans les technologies d’hébergement IA et de blockchain utilisées pour le traitement des transactions et le développement d’applications. La startup de deux ans a publié son cloud de science des données plus tôt cette année. Le partenariat avec SQream ajoute un accélérateur GPU à la plateforme cloud de Core Scientific pour permettre aux scientifiques des données de créer des ensembles de données beaucoup plus volumineux utilisés pour la formation et l’inférence.
Ci-dessous une vidéo en anglais expliquant cette technologie :
La combinaison est considérée comme permettant aux scientifiques des données de charger des téraoctets de données tout en analysant les magasins de données de la taille d’un pétaoctet. Le cloud de science des données est également promu comme combinant la commodité des cloud publics avec l’avantage d’une infrastructure colocalisée.
Le cloud de science des données
Le cloud de science des données exploiterait SQreamDB, l’entrepôt de données accéléré par GPU de l’entreprise qui prend en charge SQL. La base de données est destinée à charger, stocker et analyser de grands ensembles de données.
Le partenariat avec Core Scientific rendra la plateforme d’analyse accélérée de SQreamDB accessible à davantage d’organisations, leur permettant d’analyser rapidement beaucoup plus de données. Il y a quelque temps, SQream, basé à New York, a annoncé que son entrepôt de données prendrait en charge la conception multicœur Power9 ainsi que son entrepôt de données existant accéléré avec les GPU de Nvidia.