Nvidia annonce les puces d'IA « Rubin Ultra » et « Feynman » pour 2027 et 2028
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Le PDG Jensen Huang affirme que de nouvelles puces alimenteront les robots et des milliards d'agents d'IA.
Mardi, lors de la conférence GTC 2025 de Nvidia à San José, en Californie, le PDG Jensen Huang a dévoilé plusieurs nouveaux GPU accélérateurs d'IA que l'entreprise prévoit de lancer dans les mois et les années à venir. Il a également dévoilé les spécifications des puces déjà annoncées.
L'annonce principale était Vera Rubin, d'abord présentée au Computex 2024 et dont la sortie est désormais prévue au second semestre 2026. Ce GPU, nommé d'après un célèbre astronome , comportera 288 gigaoctets de mémoire et sera livré avec un processeur personnalisé conçu par Nvidia appelé Vera.
Selon Nvidia, Vera Rubin offrira des améliorations de performances significatives par rapport à son prédécesseur, Grace Blackwell , notamment pour la formation et l'inférence de l'IA.
Spécifications pour Vera Rubin, présentées par Jensen Huang lors de son discours d'ouverture du GTC 2025.
Vera Rubin intègre deux GPU sur une même puce, offrant 50 pétaflops de performances d'inférence FP4 par puce. Configuré dans un rack NVL144 complet, le système offre 3,6 exaflops de calcul d'inférence FP4, soit 3,3 fois plus que les 1,1 exaflops de Blackwell Ultra dans une configuration de rack similaire.
Le processeur Vera dispose de 88 cœurs ARM personnalisés avec 176 threads connectés aux GPU Rubin via une interface NVLink haute vitesse de 1,8 To/s.
Huang a également annoncé Rubin Ultra, qui suivra au second semestre 2027. Rubin Ultra utilisera la configuration de rack NVL576 et comportera des GPU individuels avec quatre matrices de la taille d'un réticule, offrant 100 pétaflops de précision FP4 (un format à virgule flottante 4 bits utilisé pour représenter et traiter des nombres dans les modèles d'IA) par puce.
Au niveau du rack, le Rubin Ultra offrira 15 exaflops de calcul d'inférence FP4 et 5 exaflops de performance d'entraînement FP8, soit environ quatre fois plus de puissance que la configuration Rubin NVL144. Chaque GPU Rubin Ultra inclura 1 To de mémoire HBM4e, le rack complet contenant 365 To de mémoire rapide.
Spécifications du Rubin Ultra, présentées par Jensen Huang lors de son discours d'ouverture du GTC 2025.
Nvidia lancera prochainement le Blackwell Ultra B300 au second semestre 2025. Cette puce est équipée de deux GPU offrant 15 pétaflops de puissance de calcul FP4 dense par puce. Configuré dans un rack NVL72 complet, le Blackwell Ultra fournira 1,1 exaflops de puissance de calcul d'inférence FP4 dense, soit 1,5 fois plus que la configuration actuelle du Blackwell B200. Chaque GPU B300 dispose de 288 Go de mémoire HBM3e, contre 192 Go pour le Blackwell.
Spécifications pour Blackwell Ultra, présentées par Jensen Huang lors de son discours d'ouverture du GTC 2025.
Huang a brièvement évoqué une architecture GPU de nouvelle génération appelée « Feynman », du nom du physicien théoricien américain Richard Feynman . Il a fourni peu de détails supplémentaires sur la conception et les capacités de Feynman, se contentant d'indiquer qu'elle utiliserait un processeur « Vera » au lieu du « Richard » attendu selon le modèle de nomenclature, et qu'elle arriverait courant 2028.
Une feuille de route des futures puces d'IA Nvidia, présentée par Jensen Huang lors de son discours d'ouverture du GTC 2025.
Lors de son discours, Huang a également présenté une feuille de route optimiste pour l'avenir de l'IA, dont le succès est étroitement lié à la pérennité de son entreprise. Il a qualifié les centres de données d'« usines à IA » produisant des jetons (les unités de données traitées actuellement par les modèles d'IA) plutôt que des objets physiques. Il a partagé sa vision de l'avenir de l'« IA physique » qui permettra un jour aux robots humanoïdes d'effectuer des tâches comparables à celles des humains. Nvidia fournit actuellement des plateformes logicielles permettant aux modèles d'IA pilotant des robots de s'entraîner dans des mondes virtuels.
Dans le même temps, Huang a spéculé que les puces Nvidia alimenteront bientôt « 10 milliards d'agents numériques » qui effectuent un travail utile pour les humains, et il a mentionné que d'ici la fin de cette année, 100 % des ingénieurs Nvidia seront assistés par des modèles d'IA.