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STORJ adquiere la empresa de computación en la nube Valdi; términos no revelados
Valdi permite a los clientes utilizar los ciclos de cómputo de GPU disponibles en centros de datos de todo el mundo.
Jul 9, 2024, 12:30 p.m.
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- STORJ compró Valdi, un proveedor de computación en la nube de alto rendimiento, por una cantidad no revelada.
- El acuerdo significa que STORJ también puede ofrecer GPU a sus clientes empresariales.
STORJ, una plataforma de almacenamiento en la nube respaldada por criptomonedas, dijo que compró Valdi, un proveedor de computación en la nube de alto rendimiento, para agregar computación con unidad de procesamiento de gráficos (GPU) para sus clientes empresariales.
La red Valdi comprende más de 16.000 GPU a nivel mundial y proporciona procesamiento bajo demanda que se utiliza para el entrenamiento de inteligencia artificial (IA) en sectores como la Tecnología, la investigación y las ciencias de la vida, según declaró STORJ en un comunicado de prensa. No se revelaron los términos del acuerdo.
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La creciente demanda de energía e infraestructura por parte de empresas de IA y computación de alto rendimiento (HPC) ha provocado que algunos mineros de Bitcoin abandonen la minería. CORE Scientific (CORZ) firmó recientemente un contrato de 12 años y 200 megavatios (MW). Acuerdo de IAcon la empresa de computación en la nube CoreWeave.
“Las empresas de hoy demandan nuevas soluciones en la nube de alto rendimiento para innovar de manera asequible y sostenible”, afirmó el director de ingresos de STORJ , Colby Winegar, en el comunicado.
Valdi pretende abordar la escasez de GPU impulsada por el crecimiento del mercado de inteligencia artificial al permitir que los clientes utilicen los ciclos de cómputo de GPU disponibles en centros de datos de todo el mundo, afirmó STORJ .
“La red global de centros de datos de Valdi con computación en la nube de alto rendimiento es una extensión natural de la nube distribuida de Storj y es particularmente emocionante ya que nuestra oferta conjunta de almacenamiento y GPU está optimizada para cargas de trabajo de IA generativa”, afirmó Winegar.
