Nvidia améliore de manière agressive son matériel d’IA actuel, Blackwell, tout en se préparant pour la prochaine génération, Vera Rubin. Alors que le très attendu GPU Rubin n’arrivera pas avant fin 2026, les systèmes Blackwell existants connaissent des améliorations significatives de leurs performances en ce moment grâce à des optimisations logicielles. Cette stratégie permet aux entreprises de maximiser leurs investissements dans les infrastructures actuelles tout en préparant l’avenir.
L’évolution rapide de Blackwell
Nvidia n’attend pas de nouveau matériel pour apporter de la valeur. L’architecture Blackwell, publiée en 2024, est déjà améliorée avec des optimisations pour les charges de travail d’inférence et de formation. En seulement trois mois, Nvidia a augmenté les performances d’inférence de Blackwell jusqu’à 2,8x sans nécessiter de mise à niveau matérielle. Ceci est réalisé grâce aux innovations du moteur d’inférence TensorRT-LLM, notamment :
- Programmatic Dependent Launch (PDL) : Réduit les latences de lancement du noyau pour un débit plus rapide.
- Communication tout-à-tout : Rationalise le transfert de données en éliminant les tampons inutiles.
- Multi-Token Prediction (MTP) : génère plusieurs jetons par passe avant, améliorant ainsi l’efficacité.
- Format NVFP4 : Un format à virgule flottante 4 bits qui réduit la bande passante mémoire sans sacrifier la précision.
Ces optimisations se traduisent par une baisse des coûts par million de jetons et un débit plus élevé pour les fournisseurs de cloud et les entreprises.
Gains d’entraînement avec Blackwell
Les améliorations de Blackwell ne se limitent pas à l’inférence. Les performances d’entraînement ont également été multipliées par 1,4 en seulement cinq mois, grâce à des recettes d’entraînement optimisées qui exploitent la précision du NVFP4. Cela démontre l’engagement de Nvidia en faveur d’une innovation continue au-delà des déploiements matériels initiaux.
Vera Rubin : Le prochain pas
Malgré les gains de Blackwell, Nvidia attend déjà avec impatience Vera Rubin, dont la sortie est prévue au second semestre 2026. Selon les tests internes de Nvidia, Rubin promet des améliorations transformationnelles :
- Entraînement de grands modèles avec un quart du nombre de GPU.
- 10x débit par watt plus élevé pour l’inférence.
- Inférence à un dixième du coût par jeton.
Ces mesures suggèrent que Vera Rubin réduira considérablement la rentabilité des opérations d’IA à grande échelle, permettant ainsi des modèles plus performants et plus efficaces.
Ce que cela signifie pour les entreprises
Pour les organisations qui déploient aujourd’hui une infrastructure d’IA, Blackwell reste un investissement judicieux. Les déploiements existants peuvent bénéficier immédiatement des dernières optimisations logicielles, permettant ainsi de réaliser des économies sans dépenses d’investissement. Cependant, les entreprises qui envisagent de construire des infrastructures à grande échelle devraient intégrer Vera Rubin dans leurs feuilles de route.
Le point clé à retenir est que Nvidia propose une approche progressive : maximiser la valeur des déploiements Blackwell actuels tout en préparant la prochaine génération. Il ne s’agit pas d’une décision soit/ou, mais plutôt d’une stratégie visant à rester compétitif dans le paysage de l’IA en évolution rapide.
Le modèle d’optimisation continue de Nvidia garantit que les entreprises peuvent tirer le maximum de valeur de leurs investissements actuels tout en se positionnant pour l’avenir grâce à la prochaine architecture Vera Rubin.
