Découvrez pourquoi Pure Storage se classe à nouveau parmi les leaders dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2022 pour les systèmes de fichiers distribués et le stockage en mode objet
Intelligence artificielle

Infrastructure d’IA plus intelligente

Les charges de travail d’IA traitent d’énormes quantités de données provenant de sources structurées et non structurées. Faites le choix d’une solution hautement performante et à l’architecture optimisée capable de s’intégrer en toute transparence avec vos datacenters existants.

Accélérez l’obtention d’informations stratégiques, en toute transparence

Dans un monde où les données sont omniprésentes, les données partagées ont infiniment plus de valeur que les données stockées. Pure accélère les charges de travail d’analytique moderne et d’IA et offre une plateforme de stockage scale-out qui accélère l’obtention d’informations stratégiques pour les activités fondées sur les données.

Accélérez l’obtention d’informations stratégiques

Partout, l’IA transforme l’activité. Mais les données ne s’analysent pas toutes seules, et les systèmes traditionnels ne prennent pas toujours en charge les énormes pipelines de données d’IA que nécessite l’analytique moderne. Pure propose une plateforme massivement parallèle capable de délivrer les performances et l’extrême rapidité de la technologie 100 % flash à des milliards d’objets et de fichiers.

Simplifiez les opérations avec les solutions d’IA

Les données sont l’élément vital de l’IA, mais elles se trouvent souvent bloquées dans des infrastructures datant du siècle dernier et des silos tentaculaires. De la capture des données à l’entraînement de réseaux neuronaux, Pure est intégralement conçu pour fournir une plateforme de stockage scale-out unique regroupant toutes les charges de travail d’IA.

Un leader en matière d’innovation

Reconnue « meilleure solution IA pour le Big Data » lors des AI Breakthrough Awards, Pure propose une infrastructure IA simple et flexible, capable de s’adapter aux demandes — et propulse les entreprises dans une nouvelle ère en leur offrant des innovations plus rapides et un avantage concurrentiel sur les initiatives d’IA.

AI Breakthrough Awards 2021
Gartner Magic Quadrant pour les systèmes de fichiers distribués et le stockage en mode objet

Pure Storage se classe à nouveau leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2022

pour les systèmes de fichiers distribués et le stockage en mode objet

Obtenir le rapport
« ...Meta a poursuivi sa collaboration avec Pure, et RSC illustre à la perfection la manière dont Pure a permis à Meta d’atteindre ses objectifs en matière de recherche sur l’IA. »

Pure Storage s’associe à Meta pour créer le supercalculateur AI Research SuperCluster

FlashArray et FlashBlade offrent une solution de stockage solide et évolutive pour le supercalculateur RSC de Meta.

En savoir plus

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique qui consiste à créer des systèmes d’apprentissage non supervisé capables d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine. Véhicules autonomes, prédiction de l’avenir : l’IA révolutionne la manière dont nous exploitons les données pour façonner le monde.

Autres questions posées:

1. Comment l’IA libère-t-elle la puissance de vos analyses de données ?

L’IA peut optimiser votre pipeline d’analytique des données de nombreuses manières — du traitement des données non structurées telles que les flux de vidéo en streaming jusqu’aux outils d’analyse prédictive avancés. Les algorithmes d’IA ont le potentiel d’offrir à vos capacités analytiques l’élan nécessaire pour vous permettre de rester compétitif.

2. L’IA a-t-elle besoin du Big Data ?

L’IA et le Big Data entretiennent une relation de symbiose, et fonctionnent généralement mieux ensemble. Plus l’ensemble de données utilisé pour entraîner l’IA est volumineux et de bonne qualité, plus l’IA deviendra intelligente. Inversement, les pipelines d’analyse du Big Data peuvent exploiter l’IA pour traiter efficacement de grandes quantités de données non structurées réparties sur de nombreux environnements en silos.

3. IA, apprentissage machine et apprentissage profond : quelle est la différence ?

La différence entre l’IA, l’apprentissage machine et l’apprentissage profond tient au degré de spécificité : 

  • l’IA consiste, d’une manière générale, à constituer des systèmes informatiques capables d’apprendre par eux-mêmes, 

  • l’apprentissage machine est une catégorie d’IA qui correspond aux algorithmes capables d’apprendre à partir de données d’entraînement, 

  • l’apprentissage profond est une catégorie d’apprentissage machine correspondant aux réseaux neuronaux — en particulier ceux comptant plus d’une couche « cachée » entre les couches d’entrée et de sortie du réseau.

Ne vous contentez pas de nous croire sur parole

Nous travaillons avec les leaders de chaque secteur.

« Pure nous permet de gagner en crédibilité tandis que nous explorons des initiatives d’IA innovantes pour nos clients. »

Alexei Gavriline
Cofondateur et président

Nous avons fortement augmenté la vitesse de calcul en matière d’analyse de données médicales avec AIRI.

Chang-Fu Kuo
Directeur du centre IA pour la médecine

Partenaires

Contribuez à la nouvelle vague de progrès humain avec des solutions d’analytique et d’IA.

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