Orchestration, planification et déploiement : Kubernetes, Slurm, Ray et les plateformes qui maintiennent la productivité des clusters GPU.
Une infrastructure GPU coûteuse ne vaut rien si elle reste inactive. Le MLOps—la pratique consistant à maintenir les systèmes d'IA fonctionnant efficacement—est devenu une discipline aussi importante que l'ingénierie ML elle-même.
Ce hub couvre le côté opérationnel de l'IA : de la planification des tâches d'entraînement distribué au service de modèles à grande échelle, et l'automatisation d'infrastructure qui le rend gérable.
L'écart entre « démo IA » et « IA en production » est comblé par les opérations. Notre couverture MLOps vous aide à construire les pratiques et plateformes qui transforment les investissements GPU en valeur commerciale.
Yann LeCun lève 500 M€ pour AMI Labs tandis que Genie 3 de DeepMind simule des mondes 3D en temps réel. La course de 2026 pour construire une IA qui comprend la physique pourrait éclipser les LLM.
Transformez l'allocation des ressources GPU d'une approche approximative en une discipline d'ingénierie grâce aux méthodologies de dimensionnement.
Le Gemini 3 Flash de Google atteint 90,4 % au GPQA Diamond et 78 % au SWE-bench pour 0,50 $/M de tokens. Ce que le modèle frontier le plus rapide signifie pour l'infrastructure IA.
L'écart de performance entre les modèles d'IA open source et propriétaires s'est réduit à 0,3 %. Voici ce que cela signifie pour l'infrastructure IA des entreprises.
NVIDIA publie Alpamayo-R1, le premier VLA ouvert avec raisonnement pour la conduite autonome. La plateforme Cosmos s'étend avec LidarGen et ProtoMotions3. Figure AI et 1X l'adoptent.
Le calcul au moment du test émerge comme la prochaine frontière du scaling de l'IA. ThreadWeaver atteint une accélération de 1,5x. P1 remporte l'or aux olympiades de physique. DeepSeek-R1 égale o1 à 7...
Les modèles d'IA physique open source de NVIDIA créent de nouvelles exigences infrastructurelles pour les systèmes autonomes.
DeepSeek-V3.2 égale GPT-5 en raisonnement mathématique pour un coût 10× inférieur. Open source, sous licence MIT, avec des innovations architecturales permettant une économie d'IA de pointe.
L'architecture TPU de Google alimente Gemini 2.0 et Claude grâce aux matrices systoliques 256×256, à la commutation de circuits optiques et aux superpods de 42,5 exaflops expliqués.
Déployez des GPUs en périphérie pour une latence réduite de 95% et des économies de bande passante de 82%. De la sélection Jetson au T4, contraintes énergétiques et implémentations réelles. Guide comp...
Google TPU v6e offre une performance 4x supérieure par dollar par rapport aux GPUs pour l'entraînement IA. Découvrez les stratégies de déploiement, l'analyse des coûts et les cas d'utilisation optimau...
CoreWeave a pivoté du minage crypto pour devenir l'épine dorsale de l'infrastructure IA à 23 milliards de dollars, atteignant une croissance de revenus de 737% tout en alimentant les modèles fondament...
Tell us about your project and we'll respond within 72 hours.
Thank you for your inquiry. Our team will review your request and respond within 72 hours.
