L’architecture hyperconvergée face aux exigences du calcul intensif. En quelques mots : comment faire cohabiter simplicité opérationnelle et performances extrêmes pour l’IA, la simulation et l’analyse de données. Dans cet article, nous clarifions où l’hyperconvergence (HCI) est pertinente pour des charges de calcul intensif, où elle montre ses limites, et comment la concevoir pour répondre aux besoins modernes (IA/ML, GPU, réseau à faible latence, stockage parallèle) avec une

Mesurer la performance énergétique d’un cluster IA au-delà du PUE classique, c’est possible et nécessaire. Les charges IA bousculent les datacenters avec des GPU denses, des régimes de refroidissement inédits et des profils d’usage très variables. Cet article vous donne un cadre concret pour compléter le PUE par des indicateurs opérationnels (carbone, eau, réutilisation d’énergie, performance par watt et par tâche) et une méthode de mesure du nœud jusqu’au workload, afin d’op

Intégrer le HPC et l’IA dans les datacenters existants contraintes/ROI/roadmap technique : cap sur une transition maîtrisée et mesurable. Dès aujourd’hui, vos infrastructures peuvent accueillir des charges de calcul intensif et des modèles d’IA, à condition d’évaluer précisément les contraintes, d’objectiver le ROI et de suivre une feuille de route technique réaliste. Chez Score Group, nous orchestrons cette transformation en fédérant énergie, numérique et innovation, de l’au

L’adiabatique et le refroidissement liquide indispensables pour les fermes GPU: voici pourquoi et comment les déployer intelligemment. Alors que l’entraînement IA et le HPC font exploser la densité thermique des racks, ces deux approches s’imposent pour maîtriser l’énergie, la disponibilité et l’empreinte hydrique des data centers. Chez Score Group, nous orchestrons ces technologies au croisement de l’Énergie, du Digital et des New Tech afin de concevoir des architectures per

Vision et innovation au croisement de l’énergie et de la puissance de calcul : 2025 change d’échelle. Les charges de calcul explosent (IA, cloud, edge), tandis que la contrainte énergétique, réglementaire et environnementale s’intensifie. Chez Score Group, nous unifions ces mondes — Énergie, Digital et New Tech — pour bâtir des infrastructures sobres, performantes et résilientes, adaptées à vos impératifs opérationnels comme à vos objectifs de décarbonation.   En bref Orchest

GPU/TPU/LPU comprendre les différences et leurs cas d’usage : le guide clair pour décider en 2025. En quelques minutes, vous saurez où chaque accélérateur excelle, comment les intégrer à vos projets IA et numériques, et quelles architectures privilégier pour concilier performance, coût global et sobriété énergétique.   En bref GPU = polyvalence et haut débit; TPU = calcul matriciel optimisé pour l’IA; LPU = latence ultra-basse pour l’inférence conversationnelle. Le choix se f