Meta construit le supercluster Prometheus

Meta achève la première phase de Prometheus, un supercluster d'un gigawatt doté de centaines de milliers de GPU, dans l'Ohio. L'infrastructure utilise un refroidissement liquide en circuit fermé et deux plateformes NVIDIA.

La plateforme Clemente offre 288 Go de HBM3e par GPU et plus de 1 exaFLOP en FP4. Prometheus dispose de réseaux dédiés à la communication GPU-GPU, avec une bande passante élevée et une faible latence. Microsoft a présenté le Maia 300, troisième génération de l'accélérateur d'IA pour Azure, prévue pour 2027. Le Maia 300 est basé sur le procédé TSMC N2P (2 nm) et embarque 288 Go de HBM4. Il délivre 13,8 petaOPS en FP4 et 6,9 petaOPS en FP8. Il sera le principal système d'inférence de Microsoft, qui promet 40 % de tokens en plus par mégawatt que les systèmes basés sur des GPU.

Meta construit le supercluster Prometheus avec refroidissement liquide — Image : engineering.fb.com

Meta étend son infrastructure d'IA avec Prometheus, tandis que Microsoft développe le Maia 300, une puce d'IA gravée en 2 nm, qui promet une meilleure efficacité en tokens par mégawatt. ASUS a lancé un GPU Intel à usage professionnel, complétant la trinité des GPU professionnels aux côtés de NVIDIA et d'AMD. Le refroidissement liquide en circuit fermé réduit également le risque de pannes et prolonge la durée de vie des composants. L'association de Catalina et de Clemente, plateformes NVIDIA, garantit une flexibilité adaptée à différents types de tâches, de l'entraînement à l'inférence. L'échelle de Prometheus marque un changement significatif.

Meta et ses rivaux progressent dans l'IA grâce à de nouvelles technologies

Meta et ses rivaux progressent dans l'IA grâce à de nouvelles technologies. Meta avance avec Prometheus, son premier supercluster d'un gigawatt, tandis que Microsoft et ASUS se positionnent aussi sur le marché du calcul pour l'IA. L'expansion de l'infrastructure d'IA de Meta montre que la compétition pour l'efficacité et la capacité d'évolution s'accélère. En recourant à un modèle Intel, ASUS démontre que la demande de calcul pour l'IA devient universelle. Microsoft, avec le Maia 300, cherche à dépasser les GPU de NVIDIA en performance par unité d'énergie. Prometheus, avec son refroidissement liquide en circuit fermé et ses centaines de milliers de GPU, représente un bond dans la capacité de calcul de l'entreprise.

La plateforme Catalina utilise le GB200 NVL72, tandis que Clemente utilise le GB300 NVL72, avec des réseaux dédiés à la communication GPU-GPU. L'infrastructure est conçue pour répondre à des demandes massives en IA, en permettant évolutivité et efficacité à grande échelle.

Des réseaux dédiés accélèrent les processus parallèles

Meta construit le supercluster Prometheus avec refroidissement liquide et les GPU NVIDIA de nouvelle génération, redéfinissant l'échelle et l'efficacité en IA. Le refroidissement en circuit fermé permet de loger plus de GPU dans un même espace sans surcharge thermique, tout en garantissant la stabilité de clusters à l'échelle du gigawatt.