Xigma lancera en décembre sa plateforme de partage de GPU et NPU AICON
L'entreprise basée à Daegu prévoit un bêta fermé en novembre avant le lancement officiel d'AICON, qui mutualise les capacités GPU et NPU inutilisées.
Xigma a annoncé le lancement officiel en décembre de AICON, une plateforme cloud qui mutualise des ressources informatiques GPU et NPU hautes performances. Selon datanet.co.kr, un bêta fermé est prévu en novembre pour vérifier la connexion des ressources, la stabilité de la plateforme et la facilité d'utilisation avant l'ouverture au public.
AICON met en relation les capacités GPU et NPU inutilisées détenues par des universités, des instituts de recherche et des entreprises avec des développeurs d'IA et de petites structures. La plateforme s'appuie sur une isolation par conteneurs basée sur Docker et CUDA pour séparer l'espace de travail de chaque utilisateur.
Xigma indique également avoir mis en place une structure de non-contact des données, empêchant les utilisateurs extérieurs d'accéder aux données internes des fournisseurs de ressources. L'entreprise affirme avoir développé sa propre technologie d'ordonnancement et d'allocation des ressources de calcul et avoir déposé des brevets associés.
Objectifs 2027
Xigma vise une extension de l'offre AICON sur les marchés publics et privés en 2027, ainsi qu'un rapprochement avec des fournisseurs étrangers de ressources de calcul en vue d'une expansion internationale.
Basée à Daegu, l'entreprise a été retenue pour le programme « re-challenge success package » de la Startup Promotion Agency. Elle a par ailleurs intégré un bureau pour ventures géré par le Daegu Center for Creative Economy and Innovation et Samsung au sein du Samsung Creative Campus, et poursuit la création d'un institut de recherche d'entreprise après avoir recruté un CTO.
En bref
Quand AICON sera-t-elle disponible ?
Le lancement officiel est prévu en décembre, précédé d'un bêta fermé en novembre.
Quel est l'objectif d'AICON ?
Mutualiser les capacités GPU et NPU inutilisées d'universités, d'instituts de recherche et d'entreprises au profit de développeurs d'IA et de petites structures.
Quelles protections sont prévues pour les fournisseurs de ressources ?
Une isolation par conteneurs Docker et CUDA et une structure de non-contact des données empêchant l'accès aux données internes des fournisseurs.