La révolution de l'IA fonctionne sur silicium. De l'entraînement des modèles de pointe au déploiement d'inférence à grande échelle, le choix des GPU est la décision d'infrastructure la plus impactante que prennent les entreprises aujourd'hui.
Ce hub couvre tout ce que les architectes de centres de données doivent savoir sur les accélérateurs IA : les GPU H100 et H200 de NVIDIA, le Blackwell B200 de nouvelle génération, le MI300X d'AMD qui rivalise pour les charges de travail HPC, et les puces Gaudi d'Intel offrant des alternatives à l'écosystème NVIDIA.
Ce que vous apprendrez ici
- Spécifications et benchmarks GPU — Données de performance réelles, bande passante mémoire, vitesses d'interconnexion et consommation électrique à travers les familles d'accélérateurs
- Analyses architecturales approfondies — Hopper vs. Blackwell vs. CDNA vs. Gaudi : comprendre les compromis architecturaux qui comptent pour vos charges de travail
- Technologies mémoire — HBM3, HBM3e, et la voie vers HBM4 : pourquoi la bande passante mémoire compte souvent plus que les FLOPS bruts
- Chaîne d'approvisionnement et disponibilité — Délais de livraison, stratégies d'allocation et réalités d'approvisionnement dans un marché contraint par l'offre
- Analyse TCO — Au-delà du prix affiché : comprendre le coût réel de l'infrastructure GPU incluant l'alimentation, le refroidissement et l'utilisation
Que vous spécifiiez votre prochain cluster GPU ou évaluiez des stratégies multi-fournisseurs, notre analyse technique vous aide à faire abstraction du bruit marketing et à prendre des décisions d'infrastructure éclairées.