Google TPU v6e offre des performances quatre fois supérieures à celles des GPU pour l'apprentissage de l'IA. Découvrez les stratégies de déploiement, l'analyse des coûts et les cas d'utilisation optimaux.

L'IA moderne demande 40 à 250 kW par rack alors que le refroidissement traditionnel ne fonctionne qu'à partir de 15 kW. Découvrez les solutions d'ingénierie pour le déploiement d'infrastructures à densité extrême.

OpenAI et NVIDIA annoncent un partenariat de 100 milliards de dollars pour déployer une infrastructure d'IA de 10 gigawatts, la plateforme Vera Rubin fournissant huit exaflops à partir de 2026.

NVIDIA Vera Rubin pousse les centres de données à atteindre des baies de 600 kW d'ici 2027, ce qui permettra de multiplier les performances par 7,5 tout en exigeant une transformation complète de l'infrastructure.

CoreWeave est passé de l'extraction de crypto-monnaies à une infrastructure d'IA de 23 milliards de dollars, enregistrant une croissance de 737 % de son chiffre d'affaires tout en alimentant les modèles de base de l'OpenAI.

La double RTX 5090 correspond aux performances de la H100 pour les modèles 70B à un coût de 25 %. Guide complet des prix du matériel pour le déploiement local du LLM, des GPU grand public aux GPU d'entreprise.

Introl se classe au 14e rang de l'Inc. 5000 avec une croissance de 9 594 %, devenant ainsi le spécialiste de l'infrastructure GPU à la croissance la plus rapide en Amérique, alimentant la révolution de l'IA.

L'Inde déploie plus de 80 000 GPU avec un pipeline d'investissement de 100 milliards de dollars d'ici 2027, réalisant un TCAC de 34,4 % en tant que marché d'infrastructure d'IA à la croissance la plus rapide d'Asie.

NVIDIA Omniverse équipe plus de 252 entreprises avec des gains d'efficacité de 30 à 70 %. L'OS d'IA physique, d'une valeur de 50 billions de dollars, transforme la fabrication, la robotique et les véhicules autonomes.

L'inférence FP4 offre une efficacité énergétique de 25 à 50 fois avec une réduction de la mémoire de 3,5 fois. DeepSeek-R1 atteint 250+ tokens/sec. L'ère du jeton à 0,02 $ arrive.

La Malaisie obtient plus de 15 milliards de dollars d'investissements dans l'IA et déploie la première plateforme GPU H100 de la région. Les géants de la technologie s'affrontent alors que Johor se transforme en centrale d'IA de l'Asie du Sud-Est.

Les géants de la technologie s'engagent à investir plus de 10 milliards de dollars dans les petits réacteurs modulaires qui alimentent les centres de données de l'IA. Les premières installations SMR seront en service d'ici 2030, le nucléaire répondant à la demande énergétique de 945 TWh de l'IA.

Singapour s'engage à verser 1,6 milliard de dollars de fonds publics et à investir 26 milliards de dollars dans la technologie pour devenir la plaque tournante de l'IA en Asie du Sud-Est, générant 15 % du chiffre d'affaires mondial de NVIDIA.

Au Japon, l'effort de 10 000 milliards de yens en faveur de l'IA se traduit par des centres de données de 2,1 GW et plus de 10 000 déploiements de GPU. La convergence gouvernement-entreprise de 135 milliards de dollars crée la puissance de l'IA quantique en Asie.

La Corée du Sud s'engage à investir 65 milliards de dollars dans l'infrastructure de l'IA jusqu'en 2027, Samsung et SK Hynix contrôlant 90 % de la mémoire HBM mondiale. Les centres de données s'étendent à 3 gigawatts, 15 000 déploiements de GPU et des partenariats avec AWS, Microsoft et NVIDIA transforment Séoul en capitale asiatique de l'IA.

Les racks de GPU atteignent les limites thermiques de 50 kW. Le refroidissement liquide permet de réaliser 21 % d'économies d'énergie et 40 % de réduction des coûts. Guide essentiel pour les équipes chargées de l'infrastructure de l'IA au pied du mur.

L'Indonésie est en tête de l'adoption mondiale de l'IA avec 92 % et un marché de 10,88 milliards de dollars d'ici 2030. Les géants de la technologie investissent des milliards dans les infrastructures tandis que les startups locales stimulent l'innovation indigène dans la plus grande économie d'Asie du Sud-Est.

Le déploiement record de 5 448 GPU NVIDIA par Isambard-AI montre pourquoi l'infrastructure moderne de l'IA exige une expertise spécialisée dans le refroidissement liquide, l'alimentation à haute densité et les réseaux complexes.