Catégorie : IA & GPU

La fin de la loi de Moore… ou le début du « silicium sans silicium » ? L'enjeu chinois pour des transistors en bismuth et en 3D monolithique

L’ordre nouveau du silicium : géants contre ingénieurs de l’efficacité

La carrera en inteligencia artificial ya no se mide únicamente por quién posee el modelo más avanzado. Cada vez es más determinante una cuestión menos espectacular, pero crucial: quién puede sostener económicamente la infraestructura necesaria para entrenar, desplegar y escalar estos sistemas. En esa contienda, Estados Unidos y China parecen adoptar estrategias que se van diferenciando cada vez más. Estados Unidos mantiene la ventaja en capacidad industrial, acceso a los aceleradores más sofisticados y en el control de buena parte del software que respalda la IA moderna. En cambio, China, restringida por controles de exportación y una cadena de suministro más presionada, impulsa modelos más eficientes, arquitecturas MoE, chips nacionales y una cultura de desarrollo de productos acostumbrada a operar

Synology PAS7700 : le saut de Synology vers le stockage NVMe d'entreprise

Synology PAS7700 : le saut de Synology vers le stockage NVMe d’entreprise

Synology a officiellement présenté le PAS7700, son tout premier système de stockage tout-flash NVMe doté d’une architecture active-active. Ce lancement marque une étape importante pour une entreprise longtemps reconnue pour ses solutions NAS, ses solutions de sauvegarde et sa gestion de données pour PME, professionnels et départements IT. Désormais, Synology souhaite renforcer sa présence dans le domaine du stockage primaire destiné aux charges critiques en entreprise. Le PAS7700 ne se limite pas à un NAS de haute gamme traditionnel. Il s’agit d’une plateforme 4U avec double contrôleur, 48 baies NVMe, et supportant à la fois les protocoles de bloc et de fichiers. Conçue pour des environnements où la latence, la disponibilité continue et la scalabilité priment sur la simple capacité

TSMC et Intel se disputent un ingénieur clé : ce qui se cache derrière la possible plainte contre Wei Ren Luo

TSMC et les bonus : la tension au cœur de l’IA

TSMC a publié des résultats record au premier trimestre 2026 : 35,9 milliards de dollars de chiffre d’affaires, marge brute à 66,2 %, bénéfice net en hausse de 58,3 % sur un an. Dans ce contexte, des rumeurs sur de possibles réductions de bonus d’employés circulent dans des groupes internes liés à l’entreprise. L’entreprise ne les a pas confirmées officiellement, mais le bruit suffit à créer un malaise perceptible dans un secteur habitué à mettre les questions sociales en arrière-plan. Quand les chiffres record creusent le fossé interne La frustration de certains employés tourne autour d’une perception simple : l’entreprise envisagerait de revoir la rémunération variable au moment même où ses profits battent des records. Des messages attribués à des

OpenAI regarde Cerebras pour renforcer sa puissance d'inférence et réduire sa dépendance à d'autres fournisseurs

Cerebras défie NVIDIA sur la vitesse d’inférence

Cerebras remet sur la table une question gênante pour l’industrie de l’IA : et si le problème ne résidait pas dans le nombre de GPU, mais dans une dépendance excessive à une architecture conçue à l’origine pour d’autres types de charges ? Andrew Feldman, cofondateur et CEO de Cerebras, défend depuis longtemps cette thèse : l’inférence de grands modèles de langage ne ressemble ni au rendu graphique ni à l’entraînement massif traditionnel. C’est avant tout une question de mémoire. Pour générer chaque token, un modèle linguistique doit déplacer des poids de la mémoire vers les unités de calcul. Si ce flux est bloqué, le processeur doit attendre les données. Dans ce contexte, la vitesse ne dépend pas seulement du nombre

ADATA alerte : la DRAM entre en zone critique et augmentera davantage en 2026

Pénurie de mémoire HBM : comment NVIDIA a pris l’avance

La pénurie de mémoire est devenue l’un des principaux points de tension dans l’industrie technologique. Elle ne concerne plus uniquement le prix des modules DRAM de consommation ou des serveurs traditionnels. La demande croissante en intelligence artificielle a poussé la pression jusqu’à la mémoire HBM, LPDDR et autres composants essentiels à la construction d’accélérateurs, de systèmes intégrés et de grands clusters de centres de données. Les déclarations de Colette Kress, directrice financière de NVIDIA, ont été directes : la société estime que de nombreux concurrents ont réagi trop tard. Lors d’un entretien avec l’analyste Tae Kim, Kress a expliqué que NVIDIA anticipait déjà la hausse des prix et avait commandé de la mémoire longtemps à l’avance. Pendant que d’autres se

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Les GPU pour datacenters ne sont plus une composante spécialisée : ce sont devenus l’un des éléments les plus convoiités de l’infrastructure numérique. L’IA générative, l’entraînement de modèles, l’inférence à grande échelle, l’analyse avancée, la simulation scientifique et les services cloud stimulent une demande qui ne concerne plus seulement les fabricants de puces. Elle implique aussi les fournisseurs cloud, les intégrateurs de serveurs, les fabricants de réseaux, les spécialistes du refroidissement, les exploitants de centres de données et les sociétés d’électricité. NVIDIA domine les discussions, mais le marché ne peut plus se réduire à une course entre fabricants de cartes. AMD, Intel, Huawei, Cerebras, SambaNova et d’autres concurrents se positionnent dans différentes couches ; les hyperscalaires achètent massivement ; les

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