Cette semaine, Nvidia fait la promotion intense de son nouveau système de puces Vera Rubin et a publié des données de référence récentes concernant les performances de la combinaison GPU et CPU.
Lors d’un séminaire technique approfondi tenu la semaine dernière au siège de Nvidia à San Clara (Californie), des dirigeants d’Nvidia ont présenté à un petit groupe de journalistes les améliorations apportées par ce système de puces en matière de performances et d’efficacité énergétique. Le message central transmis par cette annonce est le suivant : après des années à s’imposer comme un fabricant de GPU, Nvidia s’oriente de plus en plus vers un positionnement de fournisseur de CPU capable d’alimenter des agents IA (AI agents).
Bien que les GPU restent le principal matériel utilisé pour entraîner et faire tourner des modèles d’IA en entreprise, la demande en CPU augmente à mesure que l’industrie se tourne vers des systèmes plus complexes et plus « intelligents » (avec des agents). Les CPU peuvent coordonner les flux de données, les connexions réseau et d’autres tâches logicielles. C’est peut-être aussi l’une des raisons pour lesquelles NVIDIA s’emploie depuis longtemps à se positionner comme fournisseur complet de systèmes d’IA (et pas seulement comme fournisseur de puces d’IA).
Vera Rubin est la successeure du système de puces super hybrides Grace Blackwell de NVIDIA, et c’est aussi un élément clé de la stratégie récente de l’entreprise pour le développement de son activité IA. Son approche de conception prévoit deux GPU par CPU. Dans un système de puces super Vera Rubin NVL 72, pour 72 GPU Rubin, on compte 36 CPU Vera. NVIDIA vend aussi séparément les CPU Vera : selon des informations, la société aurait déjà informé ses clients chinois que ce produit pourrait être commercialisé dès le mois d’août.
Des dirigeants de NVIDIA ont souligné que son nouveau châssis Vera Rubin NVL72 — qui empile plusieurs puces sur une plateforme de refroidissement liquide — est plus « plug-and-play » que certains de ses produits précédents. Lors d’une visite au laboratoire de datacenter de NVIDIA à Silicon Valley, un responsable a révélé qu’OpenAI utilise déjà un châssis Vera Rubin.
La semaine dernière, le PDG de NVIDIA, Huang Renxun, n’a pas assisté à un séminaire organisé à Santa Clara : à ce moment-là, il annonçait au Japon de nouveaux partenariats que la société établit avec plusieurs entreprises japonaises, afin de co-développer des technologies d’IA destinées au domaine des robots. Le compte rendu du séminaire était animé par Ian Buck, vice-président de longue date en charge de l’accélération du calcul chez NVIDIA et architecte logiciel de CUDA.
Bark a déclaré aux journalistes : « Nous mettons au point une feuille de route pour lancer une nouvelle architecture, pas seulement des GPU, mais aussi des CPU. Nous continuerons à innover, car à Silicon Valley, soit vous innovez, soit vous disparaissez. »
Un porte-parole de NVIDIA a indiqué à WIRED que la réunion s’est tenue dans le centre de présentation des dirigeants de Huang Renxun, et que, près de quelques tables, s’amoncelaient des sacs de snacks taïwanais. Ces provisions auraient été ramenées récemment par ce PDG depuis le Computex, le grand salon annuel du secteur des semi-conducteurs, à Taipei.
NVIDIA affirme que le système Vera Rubin NVL72 offre dix fois plus de puissance de traitement par watt que sa super-puce Grace Blackwell. La société indique que, par rapport à ses concurrents chez AMD et Intel, les CPU Vera seraient plus rapides pour traiter des tâches d’IA avec agents (même si les tests utilisés pour établir ces références semblent employer des CPU concurrents de quelques générations plus anciennes). Le sous-système de mémoire locale de la nouvelle puce fournirait également environ trois fois plus de bande passante mémoire que Blackwell : dans un contexte de pénurie actuelle de mémoire à large bande passante, il s’agit probablement d’une caractéristique très attrayante pour de nombreuses entreprises.
NVIDIA indique avoir fortement réduit le nombre de câbles nécessaires pour relier les puces aux racks dans les systèmes serveurs multi-châssis. Aussi la société présente-t-elle les systèmes Vera Rubin comme du « calcul sans câbles » et du « hot plug ». Concrètement, cela signifie qu’en théorie, le temps d’installation de chaque rack pourrait passer de quelques heures à quelques minutes. NVIDIA souligne aussi cet aspect via Andrew Bell, vice-président exécutif senior en ingénierie matérielle, et Buck. Par ailleurs, les nouveaux systèmes de puces utilisent un refroidissement liquide à 100 % : le refroidissement par air consommant davantage d’énergie, cela permet de réduire l’énergie nécessaire au refroidissement des puces.
Depuis l’annonce par NVIDIA de la sortie de sa puce Vera Rubin au printemps 2025, la société a progressivement dévoilé davantage de détails sur le système de la puce, tout en insistant sur le fait qu’elle tiendra son calendrier. Huang Renxun a à plusieurs reprises déclaré que Vera Rubin accélère la production en volume et sera expédiée au cours de la seconde moitié de cette année, avec parmi les premiers clients Microsoft, OpenAI et Oracle.
Il avait été rapporté précédemment que la génération précédente des puces Blackwell de NVIDIA surchauffait lorsqu’elles étaient interconnectées dans des racks de serveurs personnalisés de l’entreprise. Cela aurait forcé la société à modifier sa conception et à décaler l’expédition des produits ; c’est pourquoi NVIDIA se montre particulièrement attentive aux insinuations de retard.
La campagne marketing de NVIDIA pour Vera Rubin tombe à la veille de la conférence annuelle de son concurrent AMD, durant laquelle les dirigeants d’AMD devraient mettre en avant avec force sa prochaine génération de puces d’IA et pour datacenters. Dimanche, AMD a publié davantage de détails sur son châssis de puces d’IA Helios, conçu pour rivaliser avec les nouveaux produits de NVIDIA. AMD et NVIDIA se livrent depuis des années une concurrence acharnée pour décrocher de gros contrats pluriannuels afin d’alimenter des mégadatacenters d’IA pour Meta et Amazon, entre autres, ainsi que des laboratoires d’IA comme OpenAI, Anthropic et SpaceXAI, avec des puces.
Au cours des deux dernières années, la part d’AMD sur le marché des CPU de datacenter a fortement augmenté. La société est depuis longtemps reconnue comme pionnière de l’architecture moderne des puces utilisée dans les processeurs x86, lesquels représentent encore aujourd’hui la grande majorité des revenus des CPU pour datacenters. En revanche, NVIDIA a opté pour une architecture ARM afin de concevoir ses CPU pour datacenters : ARM est une architecture de puces réputée pour son efficacité énergétique.
Les dirigeants de NVIDIA, Buck et Hannah Koutandet, responsable du marketing des produits CPU chez NVIDIA, ont tous deux mis en avant le fait que le processeur Vera Rubin abandonne l’approche « chipset » utilisée par de nombreux processeurs modernes pour adopter une conception mono-puce. Koutandet a indiqué que l’assemblage de plusieurs chipsets « dégrade fortement la bande passante mémoire et les transferts de données », tandis que la conception mono-puce de Vera Rubin permet de transmettre les données plus rapidement sur un circuit intégré unique.