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Relativity Networks lève 22 millions de dollars pour déployer des fibres optiques à haute vitesse pour les centres de données
Les prévisions du secteur projettent que les développeurs de centres de données investiront jusqu’à 4 000 milliards de dollars d’ici la fin de la décennie, pourtant la sélection des sites reste fortement restreinte par les facteurs politiques et les limitations du réseau électrique. Alors que la vitesse de la fibre optique est généralement donnée pour acquise, une entreprise parie sur le fait qu’une fibre plus rapide pourrait fondamentalement modifier la stratégie géographique derrière l’expansion des centres de données.
Mardi, Relativity Networks a annoncé une levée de fonds de 22 millions de dollars en bons SAFE (Simple Agreement for Future Equity) menée par Rhapsody Venture Partners, Bell Ventures Inc. et Faster Than Glass LLC, parmi d’autres investisseurs. Un bon SAFE se convertit en actions lors du premier tour de financement à prix défini de l’entreprise, un mécanisme standard pour les financements aux stades pré-amorçage et amorçage. De plus, l’entreprise a obtenu une commande de suivi de 40 millions de dollars d’un hyperscalateur majeur, qui a demandé l’anonymat.
Relativity Networks se spécialise dans la fibre à cœur creux, une technologie de niche qui transmet les données 30 % plus rapidement que la fibre optique traditionnelle. Contrairement à la fibre conventionnelle, qui guide la lumière à travers du verre, la fibre à cœur creux canalise la lumière à travers un noyau sous vide, rapprochant ainsi les vitesses de transmission de la limite théorique de la lumière.
Cette amélioration se traduit par des microsecondes. Le PDG Jason Eisenholz note que les signaux mettent environ cinq microsecondes pour parcourir un kilomètre via une fibre conventionnelle. Le passage à la technologie à cœur creux réduit cette latence à seulement 3,5 microsecondes.
Lorsque les charges de travail de l’IA étaient confinées à des baies de GPU uniques, la latence de la fibre était négligeable. Cependant, à mesure que l’échelle augmente, la distance physique entre les GPU augmente également. Les campus de centres de données modernes s’étendent souvent sur des centaines d’acres et plusieurs bâtiments. Eisenholz identifie une opportunité clé dans les déploiements multi-campuses, où les installations existantes sont interconnectées pour fonctionner comme une seule unité.
« Les systèmes les plus grands répartissent la puissance de calcul sur plusieurs campus pour accéder à l’électricité disponible », explique-t-il à TechCrunch. « Ils s’installent dans des structures existantes, mais ils doivent toujours fonctionner comme une seule machine synchronisée. »
Cette approche offre une solution partielle aux contraintes spatiales limitant de nombreux projets actuels de centres de données. En réduisant la latence de 30 %, les développeurs peuvent couvrir des distances 30 % plus grandes avant que les performances ne se dégradent. À mesure que les projets de calcul se développent, Eisenholz estime que cela représente un changement majeur pour l’industrie.
« La première ère de l’IA était optimisée pour la puissance de calcul brute », déclare-t-il. « Elle se concentrait sur les GPU. La deuxième ère a optimisé le réseau interne des centres de données pour tirer parti de cette puissance de calcul. La troisième ère émergente optimise la géographie. »
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