RoCE et clusters GPU : le guide pour Ethernet sans perte
Le réseau est devenu l’un des éléments les plus critiques de l’infrastructure IA. Pendant des années, beaucoup d’équipes ont traité Ethernet comme une couche généraliste : stable, connue, relativement économique et suffisamment flexible pour presque toutes les charges en entreprise. Dans un cluster IA moderne, cette vision n’est plus suffisante. Quand un millier de GPUs entraînent […]
Cloud à 875 Md€ en 2026 : l’IA gonfle les dépenses et créuse le gaspillage
La facturation cloud est devenue une étape nettement plus complexe pour les entreprises. On ne parle plus seulement d’acheter de la capacité pour croître, déployer des produits plus vite ou accélérer des projets d’IA. Le vrai problème, c’est la part croissante des dépenses qui disparait avant de créer de la valeur : machines sous charge, […]
NVIDIA Vera : le CPU maison qui vise 200 milliards dans les centres de données
NVIDIA perçoit dans Vera une opportunité à 200 milliards de dollars. Avec son premier CPU maison pour centres de données, l’entreprise s’attaque à un territoire historiquement verrouillé par Intel et AMD — et ne s’en cache pas. Pour le seul exercice en cours, Jensen Huang table sur 20 milliards de revenus CPU. Ce chiffre mérite […]
LineShine : le superordinateur chinois qui entraîne l’IA sans GPU
La Chine vient de présenter une approche peu conventionnelle pour l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle à l’échelle extrême : un supercalculateur basé sur des CPU Armv9, sans dépendre du schéma dominant des grands clusters accélérés par GPU. Le système, nommé LineShine, est installé au Centre National de Supercalculateurs de Shenzhen (NSCC-SZ) et a été décrit […]
Equinix ouvre MD5 à Alcobendas le 22 mai : 9,6 MW pour les charges IA haute densité
Equinix inaugurera le 22 mai son nouveau centre de données MD5 à Alcobendas, dans la banlieue nord de Madrid. Le projet représente un investissement de 460 millions d’euros sur le campus qu’Equinix exploite dans cette commune depuis son rachat d’Itconic en 2017. MD5 ne ressemble pas aux centres de données qu’Equinix a construits il y […]
AMD et Qibo simulent 35 qubits sur une seule GPU MI355X : ce que ça signifie vraiment
AMD et Qibo viennent de simuler exactement un vecteur d’état de 35 qubits sur un seul GPU AMD Instinct MI355X. Ce résultat ne signifie pas qu’AMD a construit un ordinateur quantique de 35 qubits, ni que la suprématie quantique pratique a été atteinte. C’est une simulation classique d’un système quantique — utile, mais fondamentalement différente […]
NVIDIA ne vend pas seulement des GPU : elle finance l’infrastructure de l’IA
NVIDIA est devenue bien plus qu’un fournisseur prédominant de puces pour l’intelligence artificielle. La société de Jensen Huang mobilise ses importantes réserves de trésorerie et sa capitalisation boursière pour financer une grande partie de l’écosystème nécessaire à sa croissance : développeurs de modèles, neoclouds, opérateurs de centres de données, fabricants de fibre optique, entreprises de […]
L’IA ne sollicite plus seulement les GPU : il manque aussi des puces de puissance
La course à la construction de centres de données dédiés à l’intelligence artificielle révèle un goulet d’étranglement moins médiatisé que les GPU, la mémoire HBM ou les commutateurs réseau : les semi-conducteurs de puissance. Ces composants, moins visibles dans l’ombre de l’actualité, sont pourtant essentiels ; sans eux, un serveur ne pourrait pas convertir, stabiliser […]
Rackspace et AMD misent sur un cloud IA gouverné pour les secteurs réglementés
Rackspace Technology et AMD ont signé un protocole d’accord pour bâtir une infrastructure d’IA d’entreprise taillée pour les secteurs réglementés. Pas un cloud générique : une plateforme dédiée, gérée et gouvernée, tournant sur des GPU AMD Instinct et des processeurs AMD EPYC, avec Rackspace en charge de l’ensemble du stack, du matériel à l’inférence en […]
La facture IA : chez NVIDIA, le calcul a déjà dépassé le coût des salaires
L’intelligence artificielle a été vendue pendant des mois comme un levier pour réduire les coûts, automatiser les tâches et accélérer la productivité. La réalité qui émerge dans certaines entreprises technologiques est plus dérangeante : utiliser une IA avancée peut aussi coûter très cher. Pas seulement en abonnements aux modèles, mais en tokens, en GPU, en […]