Aujourd’hui, au Consumer Electronics Show, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a officiellement lancé la nouvelle architecture informatique Rubin de la société, qu’il a décrite comme l’état de l’art en matière de matériel d’IA. La nouvelle architecture est actuellement en production et devrait encore monter en puissance au second semestre.
« Vera Rubin est conçue pour relever ce défi fondamental auquel nous sommes confrontés : la quantité de calcul nécessaire à l’IA monte en flèche. » Huang a déclaré au public. « Aujourd’hui, je peux vous dire que Vera Rubin est en pleine production. »
L’architecture Rubin, annoncée pour la première fois en 2024, est le dernier résultat du cycle de développement matériel incessant de Nvidia, qui a transformé Nvidia en l’entreprise la plus précieuse au monde. L’architecture Rubin remplacera l’architecture Blackwell, qui à son tour a remplacé les architectures Hopper et Lovelace.
Les puces Rubin devraient déjà être utilisées par presque tous les principaux fournisseurs de cloud, y compris les partenariats Nvidia de haut niveau avec Anthropic, OpenAI et Amazon Web Services. Les systèmes Rubin seront également utilisés dans le supercalculateur Blue Lion de HPE et dans le prochain supercalculateur Doudna du Lawrence Berkeley National Lab.
Nommée en l’honneur de l’astronome Vera Florence Cooper Rubin, l’architecture Rubin se compose de six puces distinctes conçues pour être utilisées de concert. Le GPU Rubin est au centre, mais l’architecture résout également les goulots d’étranglement croissants en matière de stockage et d’interconnexion avec de nouvelles améliorations respectivement apportées aux systèmes Bluefield et NVLink. L’architecture comprend également un nouveau processeur Vera, conçu pour le raisonnement agent.
Expliquant les avantages du nouveau stockage, Dion Harris, directeur principal des solutions d’infrastructure d’IA chez Nvidia, a souligné les demandes croissantes de mémoire liée au cache des systèmes d’IA modernes.
« Alors que vous commencez à activer de nouveaux types de flux de travail, comme l’IA agentique ou les tâches à long terme, cela impose beaucoup de stress et d’exigences à votre cache KV », a déclaré Harris aux journalistes lors d’un appel, faisant référence à un système de mémoire utilisé par les modèles d’IA pour condenser les entrées. « Nous avons donc introduit un nouveau niveau de stockage qui se connecte en externe au périphérique de calcul, ce qui vous permet de faire évoluer votre pool de stockage beaucoup plus efficacement. »
Événement Techcrunch
San Francisco
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13-15 octobre 2026
Comme prévu, la nouvelle architecture représente également une avancée significative en termes de vitesse et d’efficacité énergétique. Selon les tests de Nvidia, l’architecture Rubin fonctionnera trois fois et demie plus vite que la précédente architecture Blackwell sur les tâches de formation de modèles et cinq fois plus vite sur les tâches d’inférence, atteignant jusqu’à 50 pétaflops. La nouvelle plate-forme prendra également en charge huit fois plus de calcul d’inférence par watt.
Les nouvelles capacités de Rubin surviennent dans un contexte de concurrence intense pour construire une infrastructure d’IA, qui a vu les laboratoires d’IA et les fournisseurs de cloud se bousculer pour les puces Nvidia ainsi que les installations nécessaires pour les alimenter. Lors d’une conférence téléphonique en octobre 2025, Huang a estimé qu’entre 3 000 et 4 000 milliards de dollars seraient dépensés en infrastructures d’IA au cours des cinq prochaines années.
