Des partenaires européens de NVIDIA adoptent la plateforme NVIDIA DSX pour concevoir des centres de calcul IA qui consomment moins d’eau en refroidissement et moins d’électricité pour la même charge de travail. Annoncée le 21/10/2026 lors du GTC de Berlin, cette initiative présente plusieurs résultats de tests internes et réalisés par des clients, notamment une évaluation de Nscale en Islande qui indique une amélioration de 49 % des performances d’inférence pour une consommation identique d’énergie.

Les essentiels des centres de calcul IA européens avec NVIDIA DSX en 20 secondes

• Les configurations DSX combinent refroidissement liquide et refroidisseurs secs en circuit fermé.
• NVIDIA estime une économie de 54 millions de litres d’eau par jour pour un centre de 2 GW.
• DSX MaxLPS promet jusqu’à 30 % de réduction de consommation énergétique pour la même production de tokens.
• Nscale, Lambda et le réseau britannique apportent les premières preuves concrètes.

L’approche de NVIDIA pour l’Europe tourne autour de l’efficacité. Warren Barkley, vice-président responsable de la gestion des produits DSX, indique que le leadership technologique européen dépend de la capacité à transformer énergie et infrastructures en intelligence, en réunissant technologiques et expertise de partenaires pour construire de façon responsable et déployer l’IA plus rapidement. Josh Payne, fondateur et PDG de Nscale, relie les ambitions européennes en IA à la nécessité d’optimiser chaque mégawatt.

Refroidissement quasi sans eau, avec quelques nuances

Les designs de référence DSX combinent calcul liquide refroidi par liquide et refroidisseurs secs en circuit fermé, qui évacuent la chaleur sans évaporation d’eau. Selon NVIDIA, cette technologie pourrait réduire la consommation d’eau pour refroidir l’installation à presque zéro. L’infrastructure NVIDIA Vera Rubin supporte un refroidissement entièrement liquide avec des températures de fluide jusqu’à 45 °C.

La donnée la plus marquante, une estimation de NVIDIA, indique qu’à l’échelle de 2 GW, cette méthode économiserait 54 millions de litres d’eau par jour comparé aux systèmes à tours de refroidissement, ce qui correspondrait à la consommation quotidienne de 180 000 foyers. La société précise que le climat local peut nécessiter un refroidissement mécanique supplémentaire durant les périodes plus chaudes, ce qui peut faire varier les économies effectives selon l’emplacement de chaque centre.

Plus de tokens avec la même puissance : les résultats des tests

DSX MaxLPS répartit dynamiquement la puissance dans le cadre de la limite électrique d’un site. NVIDIA affirme qu’il peut réduire jusqu’à 30 % la consommation énergétique pour une production équivalente de tokens. Divers acteurs comme CoreWeave, Firmus, Google Cloud, IREN, Lambda, Nebius, Nscale et Sharon AI mènent des tests, mais cela ne constitue pas encore un déploiement commercial. Voici quelques résultats publiés :

• Lambda : lors d’une preuve de concept avec des systèmes HGX B200, le rendement en tokens du cluster a augmenté de 24 % et la capacité GPU de 19 %, tout cela dans un cadre de puissance fixe.
• Nscale : dans sa centrale IA en Islande, équipée de quatre racks GB300 NVL72, elle a enregistré une hausse de 49 % des performances d’inférence et une augmentation de 37 % de la capacité GPU gérée, tout cela avec une puissance de 264 kW contractée.
• DSX Flex : lors d’un premier test avec Emerald AI, EPRI, Nebius, le réseau électrique national britannique (National Grid) et NVIDIA, un cluster Blackwell Ultra a réduit sa consommation jusqu’à 40 % lors de simulations de défaillances du réseau, tout en maintenant les charges critiques.

Nscale exploite aussi DSX Sim pour créer des jumeaux numériques de ses centres en Portugal et en Islande. La revue Cloud a déjà rapporté que Nscale a acquis Anyscale pour piloter l’infrastructure IA de la gestion de l’énergie au logiciel, et que les sociétés électriques rejoignent NVIDIA DSX pour résoudre le goulet d’étranglement énergétique.

Logiciel open source et catalogue d’équipements sur Hugging Face

NVIDIA lance SimReady Central Library sur Hugging Face, un dépôt de modèles numériques pour équipements physiques, prêt pour la simulation. La bibliothèque commence avec des actifs validés pour l’énergie et le refroidissement, comme ceux de Vertiv, tandis que PTC aide à créer ces actifs à partir de modèles CAD. Combiné avec DSX Sim, il permet de tester les configurations énergétiques et de refroidissement avant l’installation du hardware.

Trois composants de DSX OS, la plateforme logicielle open source de gestion des usines IA, sont désormais en bêta pour les développeurs : Config Manager, qui automatise la configuration réseau ; Rack Management Service, qui gère l’énergie, l’inventaire, le firmware et les switches au niveau du rack ; et Cluster Readiness Engine, qui valide l’état des clusters GPU avant déploiement et détecte les nœuds défaillants. CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius et Nscale participent à leur évaluation.

Ce système s’appuie sur un écosystème comprenant des partenaires tels qu’AVEVA, Dassault Systèmes, Procore et Siemens dans le logiciel, ainsi que ABB, Eaton, GE Vernova, Hitachi Energy, Schneider Electric, Siemens Energy, Trane Technologies et Vertiv dans le domaine de l’énergie et du refroidissement. Trane a publié sept configurations de référence pour la gestion thermique, dont trois pour des refroidissements de 250 MW basés sur DSX. Parmi les équipements certifiés DSX Ready figurent le LiquidStack GigaModular de Trane, les unités de distribution de refroidissant CoolChip de Vertiv (2,3 MW) et le système de batteries de Hitachi Energy. La société précise toutefois que toutes les fonctionnalités ne sont pas encore disponibles en version générale.

Questions fréquentes

Combien d’eau NVIDIA DSX permet-elle d’économiser ?

NVIDIA estime qu’à l’échelle de 2 GW, ses concepts permettraient d’économiser 54 millions de litres d’eau par jour par rapport aux systèmes à tours de refroidissement, tout en pouvant nécessiter une refroidissement mécanique supplémentaire selon le climat local.

Qu’est-ce que DSX MaxLPS ?

C’est un système qui répartit dynamiquement la puissance selon le budget électrique du site. NVIDIA assure qu’il peut réduire jusqu’à 30 % la consommation d’énergie pour la même production de tokens.

Quels résultats Nscale a-t-elle obtenus en Islande ?

Avec quatre racks GB300 NVL72, Nscale a augmenté de 49 % ses performances d’inférence et de 37 % la capacité GPU gérée, tout cela avec une puissance identique de 264 kW.

Qu’est-ce que la SimReady Central Library ?

Il s’agit d’un dépôt sur Hugging Face contenant des modèles numériques d’équipements d’énergie et de refroidissement, permettant de simuler des centres IA avant leur construction.

Sources :