Toujours plus chez NVIDIA : voici Blackwell Ultra, puis Vera Rubin (Ultra), Feynman…

Je vais pouvoir doper mes extensions !

Cette année, NVIDIA va renforcer son architecture GPU Blackwell avec une version Ultra capable de gérer 50 % de mémoire supplémentaire. Un chamboulement important est prévu en 2026 avec Rubin, puis Rubin Ultra en 2027. En 2028, il sera temps de passer à l’architecture Feynman.

Sébastien Gavois

Le 19 mars à 12h31

6 min

Hardware

La GTC de NVIDIA est à la fois l’occasion d’annoncer des produits qui arriveront prochainement dans le commerce, pour tous types de clients (ou presque). C’est le cas des DGX Spark et Station, mais aussi de montrer ses muscles sur la puissance de calcul pour l’intelligence artificielle. L’édition 2025 ne déroge pas à la règle.

NVIDIA DGX Spark et Station : deux supercalculateurs pour de l’IA « à la maison »

Blackwell Ultra passe à 288 Go de mémoire HBM3e

On commence « doucement » avec la puce GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip, une évolution de GB200 Grace Blackwell Superchip. Attention à ne pas confondre la puce GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip du DGX Station. Ce n’est pas la même puce, notez le « Desktop » dans la référence de la seconde.

La puce GB300 Superchip comprend quatre GPU NVIDIA Blackwell Ultra, deux CPU Grace et quatre SuperNIC ConnectX-8 pour du réseau jusqu’à 800 Gb/s en Infiniband et 400 Gb/s en Ethernet. La partie CPU ne change donc pas, avec 72 cœurs Neoverse V2 par CPU.

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Commentaires (8)

cognitys Abonné

Le 19/03/2025 à 13h48

il arrive un moment où je n'arrive même plus à intégrer ces chiffres... ni même à imaginer ce que cela représente en "puissance applicative" si on peut encore voir les choses comme ça.... je pense qu'on est bon pour crysis là

alex.d. Abonné

Le 19/03/2025 à 13h55

C'est un peu le bordel tout cet empilement d'annonce. J'aurais bien besoin d'un tableau récapitulatif.

LordZurp Abonné

Le 19/03/2025 à 14h00

Pour avoir une idée d'échelle, ar rapport au top500 supercalculateurs, une baie NVIDIA se placerait où ? Et remplacerait combien de baie "classique" d'il y a quelques années ?

alex.d. Abonné

Le 19/03/2025 à 23h58

Pour ça, il faudrait avoir une idée exacte de la performance en FP64. Parce que le FP4, ça donne de gros chiffres impressionnants, mais ce n'est pas ça qui va faire tourner du Linpack.

SwAY256 Abonné

Le 20/03/2025 à 11h41

Effectivement, rien en FP32/64.. dommage.

Nozalys Abonné

Le 20/03/2025 à 12h26

Malheureusement, et ce depuis quelques années, le FP64 n'est plus mis en avant et Nvidia ne cherche plus à maximiser ce nombre, car Nvidia ne cherche plus vraiment à adresser le marché de la simulation numérique, mais celui de l'inférence et de l'entraînement des ANN.
Et pour ces derniers, de grosses optimisations logicielles et matérielle font que le FP32 est déjà très largement suffisant, voire même des types plus simples que le FP16, INt16 et les dérivés plus faibles. La multiplication des matrices en FP16 pour de l'inférence, c'est l'avenir du monde des LLM, et c'est ce marché qui achète pour des milliards de dollars de GPU.

Donc pour ceux qui font encore des simulations mathématiques, on a de plus en plus de mal à appréhender la puissance réelle des GPUs sans en avoir sous la main et comparer.

BlackLightning Abonné

Le 20/03/2025 à 22h46

D'après le document fourni pour GB300 NVL72, le FP64/ FP64 Tensor core est à 100 TFlops.

Soit + 17% plus performant qu'une RTX 5090 en FP32.

Pour comparer ça aux Top 500, Disons qu'il faut ~ 25 GB300 NVL72 pour avoir la même puissance que le dernier supercalculateur du Top 500 de Novembre 2024 (Marlyn).

En comparaison si on prends HPC6, le supercalculateur européen le plus puissant (Italie) on est à ~ 6060 de ces bestioles.

ROC2024 Abonné

Le 19/03/2025 à 17h39

Il n'est pas préciser quel est l'alimentation nécessaire pour le Rubin Ultra NVL576 par exemple ou s'il faut habiter a coté d'une centrale nucléaire pour l’alimentation électrique.