Le Meta acquiert des centaines de milliers de puces Amazon Graviton dans le cadre d'un accord triennal.

Le Meta acquiert des centaines de milliers de puces Amazon Graviton dans le cadre d'un accord triennal.

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Meta Platforms a conclu un accord majeur avec Amazon (AWS) pour l’utilisation de processeurs Graviton

Ce qui s’est passé : Meta Platforms a signé un accord avec Amazon Web Services, permettant à la société d’accéder à des centaines de milliers de puces Graviton sur une période minimale de trois ans.

Cet événement confirme la tendance selon laquelle les grands géants technologiques utilisent de plus en plus leurs propres processeurs et les partagent avec leurs partenaires.

Pourquoi c’est important
1. Croissance de la demande pour les CPU serveurs : le rapport trimestriel d’Intel a montré une forte augmentation des besoins en processeurs centraux pour les centres de données.
2. Efficacité des Graviton : les puces d’Amazon combinent haute performance et faible consommation énergétique (60 % moins que celles des concurrents).
3. Support de l’apprentissage IA : les Graviton sont déjà largement utilisés pour l’entraînement préalable des modèles ; Meta entrera désormais parmi leurs utilisateurs.

Comment cela s’inscrit dans la vision globale : Meta Platforms a précédemment conclu des accords avec CoreWeave et Mebius, investissant 48 millions de dollars dans l’expansion de son infrastructure informatique.
La nouvelle entente avec AWS renforce cette stratégie en permettant à la société d’utiliser les ressources cloud plus économiquement.

Détails actuels : Les conditions financières de l’accord ne sont pas divulguées.
Meta a déjà utilisé Graviton à petite échelle ; désormais, elle deviendra l’un des cinq plus grands clients d’AWS et commencera à louer des centaines de milliers de puces.
Jusqu’à présent, la société louait les GPU Nvidia d’AWS depuis 2017.

Ainsi, Meta Platforms renforce sa position dans le domaine de l’IA en s’appuyant sur des solutions serveur plus efficaces d’Amazon tout en continuant d’investir dans sa propre puissance de calcul.

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