Contexte de la levée de fonds
Delos Data Inc., jeune société spécialisée dans le matériel d’inférence pour l’intelligence artificielle, a annoncé une levée de plus de 100 millions de dollars. Le tour de table a été mené par Matrix, Playground, Socratic Partners, Capricorn, Matter Venture Partners et IAG, avec la participation d’investisseurs providentiels issus du secteur du matériel de centre de données. Cette injection de capital intervient trois mois après le lancement du premier produit de la société, le Delos Nonstop AI Server, et vise à financer le recrutement d’ingénieurs ainsi que l’expansion commerciale.
Architecture du Nonstop AI Server
Le Nonstop AI Server est présenté comme un appliance de calcul dédié à l’inférence. Il accepte jusqu’à quatre cartes graphiques provenant de fournisseurs externes, ce qui permet aux clients de choisir la meilleure accélération GPU pour leurs charges de travail. Les accélérateurs sont reliés à la carte mère via l’interconnect open‑source OAM, spécifiquement optimisé pour les flux de données IA. Chaque serveur intègre quatre puces, chacune dotée de neuf ports OSFP capables de transmettre 1,6 Tbps, soit un total de 57,6 Tbps par serveur. Cette capacité réseau se compare aux appliances Rubin de Nvidia, indiquant que Delos cible le même segment de performance de bande passante.
Nonstop AI Data Interface : interconnexion et résilience
En parallèle de la levée, Delos a présenté le Nonstop AI Data Interface, un composant destiné à relier les serveurs au sein d’un cluster d’inférence. La société affirme que ce chip offre une latence dix fois inférieure à celle des solutions concurrentes, tout en améliorant l’efficacité énergétique et la scalabilité. Le dispositif assure également la surveillance du cluster : il détecte les pannes de GPU, les coupures de lien OSFP et déclenche des procédures automatisées de récupération, réduisant ainsi les temps d’arrêt. Trois déclinaisons sont commercialisées : une carte PCIe pour une intégration simple, un chiplet capable de traiter plus de 30 Tbps lorsqu’il est intégré directement aux accélérateurs, et une version Near‑Packaged Optics (NPO) dépassant 10 Tbps, placée sur le même substrat que l’accélérateur.
Analyse des performances et limites potentielles
Les chiffres annoncés – 1,6 Tbps par port OSFP et plus de 30 Tbps pour le chiplet – indiquent une architecture réseau très dense, adaptée aux modèles d’Agentic AI qui nécessitent des échanges de données fréquents entre multiples accélérateurs. Cependant, la dépendance à des cartes graphiques tierces implique que la performance globale reste conditionnée par la compatibilité et la puissance de ces GPU. De plus, bien que l’interconnect OAM soit open‑source, son adoption dans les écosystèmes existants dépendra de la disponibilité de pilotes et de la prise en charge par les fournisseurs de serveurs. Enfin, la promesse de latence réduite de 10× repose sur des mesures internes non publiées ; sans benchmarks comparatifs, il reste difficile d’évaluer l’impact réel sur les charges de travail à grande échelle.
