fr.wedoany.com Rapport : Le 8 juin, le nouveau processeur Vera de Nvidia, une entreprise américaine, utilisera la mémoire DRAM de SK Hynix, une entreprise sud-coréenne. Lors de sa visite en Corée du Sud, Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia, a déclaré que le processeur Vera, un nouveau processeur destiné aux centres de données, utilisera également la mémoire de SK Hynix. Cette déclaration fait écho à l'accord de coopération technique pluriannuel que les deux parties viennent d'annoncer, intégrant davantage l'approvisionnement en mémoire avancée dans la feuille de route des usines d'IA de Nvidia.
Le processeur Vera est une plateforme de processeur central importante lancée par Nvidia pour les centres de données IA. Il servira, avec le futur supercalculateur IA Vera Rubin, les charges de travail d'entraînement, d'inférence et d'agents à grande échelle. Par rapport à une discussion sur la puissance de calcul IA centrée uniquement sur les GPU, l'importance du processeur Vera réside dans le renforcement des capacités de calcul général, d'ordonnancement des données, d'accès mémoire et de coordination au niveau système dans les usines d'IA. À mesure que la taille des clusters IA augmente, l'efficacité du flux de données entre CPU, GPU, mémoire, réseau et stockage affecte directement le débit d'entraînement et le coût d'inférence. L'intégration de la DRAM de SK Hynix dans le système d'approvisionnement du processeur Vera signifie que la coopération entre les deux parties ne se limite plus à l'association de la mémoire à large bande passante (HBM) avec les plateformes GPU, mais s'étend au niveau de l'architecture du CPU et du système complet des centres de données de Nvidia, fournissant une base de coordination mémoire plus stable pour la construction future d'usines d'IA.
Nvidia et SK Hynix ont annoncé le même jour un accord de coopération technique pluriannuel. Les deux parties développeront conjointement la mémoire de nouvelle génération destinée aux usines d'IA et soutiendront le supercalculateur IA Vera Rubin, le processeur Vera, le PC RTX Spark et la plateforme de calcul robotique Jetson Thor.
Le signal industriel de cette coopération est assez clair : l'infrastructure IA passe de « l'achat de cartes graphiques » à une « phase de verrouillage de la chaîne d'approvisionnement au niveau système ». Après l'adoption de la DRAM de SK Hynix par le processeur Vera, les fabricants de mémoire devront participer plus tôt à la définition de la plateforme du processeur, à la coordination des spécifications mémoire, au contrôle de la consommation d'énergie, à l'intégrité du signal et à la planification des cadences de production de masse. Les usines d'IA diffèrent des centres de données ordinaires : leur densité de charge est élevée, la continuité des tâches est forte et la vitesse d'expansion des clusters est rapide, ce qui impose des exigences plus élevées en matière de stabilité de l'approvisionnement en mémoire et de cycles de développement à long terme. La mémoire avancée nécessite un cycle long, de la R&D à la validation jusqu'à la production de masse. Si la coordination entre la plateforme de puces et la chaîne d'approvisionnement en mémoire est insuffisante, cela affectera la livraison des systèmes complets et la vitesse d'expansion du cloud IA. En choisissant de promouvoir une coopération pluriannuelle avec SK Hynix, Nvidia verrouille non seulement la feuille de route de la mémoire haute performance pour les futures usines d'IA, mais fournit également un support mémoire plus clair pour les plateformes d'IA personnelle, d'IA physique et de calcul robotique.
La coopération s'étend également à la fabrication de semi-conducteurs elle-même. SK Hynix utilisera les bibliothèques CUDA-X et le framework PhysicsNeMo de Nvidia pour accélérer les processus de simulation de semi-conducteurs, de conception assistée par ordinateur technique et de calcul lithographique. Parallèlement, en combinant Omniverse, OpenUSD et cuOpt, elle construira un jumeau numérique de fonderie pour simuler et optimiser les environnements de fabrication complexes. Pour SK Hynix, Nvidia n'est pas seulement un partenaire d'achat de mémoire et de plateforme, mais devient également un fournisseur de technologies pour la conception de puces, l'ordonnancement des usines et l'automatisation de la fabrication. L'adoption de la DRAM de SK Hynix par le processeur Vera n'est qu'un point d'atterrissage concret de la coopération. Le changement plus important derrière cela est la formation d'un cycle plus étroit entre les plateformes de puces IA, la mémoire avancée et les processus de fabrication de semi-conducteurs : la puissance de calcul IA nécessite une mémoire plus performante, et la fabrication de mémoire, à son tour, améliore l'efficacité de la R&D et de la capacité de production grâce aux outils IA.
Alors que le système Vera Rubin entre dans la phase de préparation pour la production de masse, le rôle de SK Hynix dans l'infrastructure IA de Nvidia continuera de passer de celui de fournisseur de mémoire à celui de partenaire de développement technique conjoint. La prochaine phase d'observation industrielle se concentrera sur le rythme de production de masse de la plateforme du processeur Vera, la capacité d'approvisionnement en DRAM et en mémoire à large bande passante de SK Hynix, ainsi que la demande continue de capacité de production de mémoire avancée générée par la construction d'usines d'IA.
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