LinkedIn optimise ses GPU sans étendre ses centres de données
LinkedIn annonce qu'il ne dépensera pas massivement pour étendre ses centres de données cette année, préférant optimiser ses GPU existants. La plateforme vise à maintenir son empreinte de calcul et de stockage tout en lançant de nouvelles fonctionnalités d'IA générative.
« One of the goals we've set is to try to basically keep our compute footprint flat or as close to flat as possible while shipping more compute-hungry things to production. » — Wired AI
Que faut-il retenir ?
- LinkedIn ne prévoit pas d'étendre ses centres de données cette année.
- La plateforme a doublé l'efficacité de ses GPU existants en six mois.
- LinkedIn développe de nouvelles fonctionnalités d'IA générative.
- La quantité de données stockées par LinkedIn doublait annuellement.
Pourquoi cette nouvelle compte-t-elle ?
LinkedIn montre qu'il est possible de développer des fonctionnalités d'IA générative sans augmenter massivement les investissements en infrastructure. Cette approche pourrait influencer d'autres entreprises tech à adopter des stratégies similaires, réduisant ainsi les coûts tout en innovant.
1.3 milliard d'utilisateurs sur LinkedIn
💬 Erran Berger, Chief Technology Officer for Engineering chez LinkedIn
Public concerné : entreprises
Pourquoi LinkedIn ne prévoit-il pas d'étendre ses centres de données cette année ?
LinkedIn a doublé l'efficacité de ses GPU existants en six mois, permettant de maintenir son empreinte de calcul et de stockage tout en développant de nouvelles fonctionnalités d'IA générative.
