Le CES 2026 de Las Vegas n’a pas été seulement une vitrine de gadgets : il a également fait laUne avec des annonces imprégnées d’infrastructure. Parmi celles-ci, l’une des plus marquantes pour le monde du cloud et du HPC provient de Canonical, l’entreprise derrière Ubuntu, qui a annoncé le support officiel de la plateforme NVIDIA Rubin, incluant les systèmes Vera Rubin NVL72 à échelle rack, ainsi qu’une collaboration pour distribuer les nouveaux modèles ouverts NVIDIA Nemotron-3 en format simple à déployer.

Bien que cette annonce puisse sembler “corporative”, elle touche à une réalité silencieuse mais incontournable : à mesure que l’intelligence artificielle (IA) quitte le stade de projet pilote pour entrer en production, la complexité explose. Dans ce contexte, le système d’exploitation devient un levier crucial, participant directement à la performance, à la sécurité et surtout à la gestion quotidienne des opérations.

Pourquoi un “Ubuntu officiel” revêt-il de l’importance lorsque l’IA évolue à grande échelle ?

Canonical contextualise cette annonce en évoquant une problématique que tout responsable de clusters connaît : quand la charge de travail s’intensifie, il ne suffit plus de rassembler du matériel puissant. Il faut une plateforme stable et cohérente capable d’unifier CPU, GPU et DPU (accélération réseau/securité) en un seul environnement d’exécution, pour des déploiements répétés, auditables et faciles à maintenir.

Selon le communiqué, Ubuntu jouerait le rôle de “sous-système” unifiant la CPU NVIDIA Vera, la GPU NVIDIA Rubin et la DPU NVIDIA BlueField-4 au sein d’un même stack. Cette approche vise concrètement à réduire la friction entre développement et exploitation réelle en centres de données, en particulier dans le cadre de nuages privés ou souverains, concept de plus en plus dominant en Europe.

Vera Rubin NVL72 et la montée en puissance d’Arm “de premier ordre”

L’un des aspects les plus marquants de l’annonce est l’engagement ferme envers Arm. Canonical affirme qu’avec Ubuntu 26.04, Arm sera traité avec une égalité de performance face à x86, ce qui est particulièrement pertinent si la CPU Vera (Arm personnalisée) doit cohabiter avec la GPU Rubin dans des architectures intégrées comme le NVL72.

De plus, Canonical indique qu’ils intègrent des fonctionnalités “upstream”, souvent déterminantes dans des environnements multi-tenant :

• Virtualisation imbriquée (Nested Virtualization) pour les scénarios de fournisseurs et laboratoires.
• MPAM (Partitionnement et Surveillance des Ressources Mémoire), visant à partitionner la bande passante mémoire et le cache au niveau matériel pour garantir un rendement prévisible lorsque plusieurs utilisateurs partagent les ressources.

Cette démarche s’accompagne d’un message clair pour le secteur du cloud et des données : Canonical annonce un soutien renforcé au nativement sur Arm dans OpenStack Sunbeam et Apache Spark, facilitant l’exécution de pipelines “end-to-end” sur silicium Arm, sans concessions en matière de performance ou de sécurité.

Gestion du cluster : Ubuntu comme base pour NVIDIA Mission Control

Lorsque l’IA progresse, le goulet d’étranglement ne se limite pas aux FLOP : il concerne souvent le “jour 2”. Canonical insiste sur le fait que Ubuntu servira de système hôte pour NVIDIA Mission Control, logiciel destiné à accélérer l’intégration des opérations : déploiements, configuration, gestion des clusters et des workloads.

En termes simples : moins de bricolage artisanal, moins de divergences entre environnements, plus de cohérence et de standardisation dans la gestion opérationnelle.

Nemotron-3 et les “inference snaps” : déployer des modèles comme des paquets

L’un des autres volets clés est la distribution simplifiée des modèles. Canonical reconnaît le défi courant lors du déploiement de grands modèles de langage (LLMs) : dépendances, versions incompatibles, conflits de librairies et runtimes. Leur réponse : les inference snaps, un format d’empaquetage immuable et containerisé, permettant d’installer des modèles optimisés “en un clic” sur toute machine Ubuntu, lors d’un livestream dédié à DGX Spark.

Par ailleurs, Canonical annonce collaborer avec NVIDIA pour le empaquetage et la distribution de la famille NVIDIA Nemotron-3 (en débutant par les modèles Nano). La promesse : un environnement clos, incluant toutes les bibliothèques et runtimes nécessaires, optimisé pour les nouvelles plateformes.

Si cela fonctionne comme prévu, c’est une avancée cruciale : cela réduit l’écart entre “tester un modèle” et “l’exploiter en toute sécurité”, aspect vital pour la conformité, la reproductibilité et la sécurité.

BlueField-4 : réseau, sécurité et données sans freiner le cluster

Canonical met également en avant le “pipeline” de données : selon eux, la performance de Rubin est décuplée lorsque le flux NVMe↔GPU n’est plus limité par la CPU généraliste.

Dans leur communiqué sur le support Rubin, ils soulignent l’importance de BlueField-4 en tant que composant clé de réseau et de sécurité, citant 64 cœurs NVIDIA Grace et un débit de 800 Gbit/s, connectés directement à l’efficacité à faire tourner des “usines IA”.

Sur le plan technique, Ubuntu est présenté comme le socle pour NVIDIA DOCA, permettant de décharger tâches de réseau, stockage et sécurité de la CPU Vera vers la DPU. Canonical évoque aussi des optimisations pour GPUDirect Storage, permettant un accès haute vitesse entre NVMe et mémoire GPU Rubin, afin d’éliminer les goulets d’étranglement.

Pour saisir l’envergure de BlueField-4 dans ces “nouvelles data centers”, un autre texte de Canonical le décrit comme une plateforme accélérée pour des “gigascale AI factories”, combinant Grace CPU et ConnectX-9, avec un saut de 6× en capacité DPU par rapport à la génération précédente, atteignant 800 Gb/s et adoptant une approche “zero-trust”.

Résumé des contributions dans le stack Rubin + Ubuntu

Ce que cette annonce implique : moins de “magie”, plus d’industrialisation

Le mouvement de Canonical va bien au-delà du simple support matériel : il s’agit d’une véritable industrialisation du stack IA. Inclure un hardware hétérogène (CPU+GPU+DPU), automatiser davantage , proposer un empaquetage reproductible des modèles, et se concentrer sur des environnements privés et souverains où la sécurité est intégrée dès la conception.

En 2026, la victoire ne reviendra pas uniquement à celui qui possède la plus grande puissance brute, mais à celui qui pourra transformer cette puissance en une infrastructure déployable, contrôlable et durable.

Questions fréquemment posées

Que signifie que Ubuntu dispose d’un “support officiel” pour NVIDIA Rubin ?
Cela implique que Canonical s’engage à assurer la compatibilité et à proposer un stack cohérent pour déployer la plateforme Rubin (y compris les systèmes NVL72) sur Ubuntu, en vue d’une utilisation en production d’entreprise.

Quels avantages offre MPAM dans des environnements multi-tenant IA ?
Canonical explique que MPAM permet de partitionner la bande passante mémoire et cache au niveau matériel, assurant ainsi un rendement stable même lorsque plusieurs utilisateurs partagent les ressources.

Que sont les “inference snaps” et comment accélèrent-ils le déploiement de LLM ?
Il s’agit d’un format d’empaquetage immuable et autonome, permettant d’installer des modèles optimisés d’un seul clic, évitant conflits de dépendances.

Pourquoi BlueField-4 est-il crucial dans les data centers orientés IA ?
Parce qu’il décharge la CPU des opérations réseau, stockage et sécurité via une DPU à très haut débit (800 Gb/s), permettant un déploiement plus efficace dans une optique “zero-trust”.