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Anyscale – Andreessen Horowitz

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Anyscale – Andreessen Horowitz

Cette année au CES, Jensen Huang, le PDG de NVIDIA, a annoncé que la loi de Moore était morte. Nous dirions que ce n'est pas seulement que la loi de Moore est morte, mais qu'elle est aussi devenue largement hors de propos.

Expliquons-nous.

La loi de Moore est l'observation extrêmement prémonitoire faite par Gordon Moore, qui indique que le nombre de transistors que vous pouvez installer sur une seule puce double tous les 18 mois environ. Plus de transistors signifie plus de puissance de traitement, et c'était la tendance sur laquelle l'industrie s'est penchée pour les quatre prochaines décennies, pour s'attaquer à des problèmes de plus en plus importants avec des applications toujours plus puissantes, jusqu'à quelques événements importants survenus au cours de la dernière décennie. D'une part, la fabrication de puces atteint les limites physiques du silicium et a ralenti la loi de Moore. Dans le même temps, les demandes de nouvelles charges de travail dans le cloud, en particulier autour du machine learning, ont nécessité des augmentations massives de la puissance de traitement. Si vous regardez uniquement les exigences de calcul pour les meilleurs projets d'IA – d'AlexNet à AlphaGo – au cours des six dernières années, ils ont nécessité une étonnante 2x augmentation du calcul tous les 3,4 mois! Bien plus que l’augmentation relativement maigre de 2x tous les 18 mois promise par la loi de Moore.

Par conséquent, même si Jensen a tort et que la loi de Moore n'est pas morte, elle n'est toujours pas adéquate.

Dans le but de répondre à ces augmentations massives des demandes informatiques, l'industrie a adopté l'approche consistant à diviser l'application et à l'exécuter sur plusieurs puces à la fois au lieu d'attendre qu'une seule puce devienne plus rapide. C'est ce qu'on appelle généralement l'informatique distribuée.

mais voici la prise. L'informatique distribuée est difficile. Vraiment dur. Il a toujours été un sous-domaine relativement élite de l'informatique avec une barre beaucoup plus élevée à atteindre que la programmation standard. En outre, la distribution d'une application peut compliquer considérablement un programme, ce qui rend plus difficile l'amélioration, la maintenance et le débogage.

C'est là que le projet open source Rayon entre en jeu. Ray est la principale plate-forme permettant à tout développeur d'écrire des applications distribuées, et de le faire de manière simple et performante, débogable et maintenable. Ray permet aux développeurs de faire évoluer facilement les applications Python, puis sous le capot, Ray fait le gros du travail autour de la répartition du travail et de son exploitation sur des clusters distribués.

Prenons par exemple un développeur qui en sait plus sur l'apprentissage automatique que sur la programmation distribuée. Ce développeur construirait une application d'apprentissage automatique Python comme un prototype sur son ordinateur portable. Et puis, avec Ray, ils l'exécuteraient sur un cluster massif de nœuds de cloud computing, produisant des résultats de classe mondiale.

Ray est l'un des projets open source à la croissance la plus rapide que nous ayons jamais suivis, et il est utilisé dans la production de nombreuses entreprises les plus grandes et les plus sophistiquées de la planète, y compris Ant Financial, Intel et AWS. Bien que Ray soit particulièrement bien adapté aux charges de travail AI et ML, il est utilisé pour une large gamme d'applications dans de nombreuses industries différentes.

Cette popularité massive témoigne à la fois de l'importance du problème qu'il aborde et de la façon dont l'équipe derrière elle a réussi à créer un produit qui fonctionne et fait ce qu'il prétend.

Ray a été développé à UC Berkeley par Robert Nishihara et Philipp Moritz, sous la direction d'Ion Stoica et Michael Jordan, et les quatre ont cofondé Anyscale, une société pour soutenir le développement et la commercialisation de Ray. Nous sommes extrêmement heureux d'être des investisseurs dans Anyscale, de diriger leur série A et de siéger au conseil d'administration.

Il n'y a pas de meilleure équipe au monde pour s'attaquer à ce problème. Ion Stoica, professeur à Berkeley, est un expert mondial dans de nombreux domaines, des réseaux et de la théorie de base au traitement des données et aux systèmes distribués. Il est un entrepreneur en série et cofondateur et PDG d'origine de Databricks, une autre société dans laquelle nous sommes ravis d'investir. Robert et Philipp ont fait leur doctorat avec Ion et Michael Jordan. Tous deux sont des experts en systèmes distribués et en apprentissage automatique, et ont apporté une contribution majeure à la littérature dans l'espace ainsi qu'à l'architecture, au développement et à l'exploitation de la plate-forme Ray.

La loi de Moore ne sera pas le véhicule qui permettra à l'industrie de suivre le rythme des demandes croissantes de calcul pour les prochaines décennies. Les approches traditionnelles des systèmes distribués, cependant, ne sont tout simplement pas assez accessibles pour le besoin général de plus en plus de calcul. Nous pensons que Ray est la réponse et Anyscale est l'équipe pour le construire. Nous sommes tellement excités de participer à la balade.

Les opinions exprimées ici sont celles de chaque personne AH Capital Management, L.L.C. ("A16z") personnel cité et ne sont pas le point de vue de a16z ou de ses filiales. Certaines informations contenues ici ont été obtenues auprès de sources tierces, y compris auprès de sociétés de portefeuille de fonds gérés par a16z. Bien que provenant de sources jugées fiables, a16z n'a pas vérifié ces informations de manière indépendante et ne fait aucune déclaration sur l'exactitude durable des informations ou leur pertinence pour une situation donnée.

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Traduction de l’article de Grace Ellis : Article Original

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