Blackwell et au-delà : L'avenir de l'accélération matérielle de l'IA

Blackwell de NVIDIA est la toute dernière architecture GPU de l’entreprise, succédant aux architectures Hopper (H100) de 2022 et Ampere (A100) de 2020 nvidianews.nvidia.com cudocompute.com. Elle porte le nom du mathématicien David Blackwell, perpétuant la tradition de NVIDIA de rendre hommage aux pionniers de l’informatique cudocompute.com. Les GPU Blackwell représentent un bond majeur en termes de performance et de capacités, conçus pour répondre à l’explosion des besoins de l’intelligence artificielle (IA) à grande échelle. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a salué Blackwell comme « le moteur de la nouvelle révolution industrielle » de l’IA nvidianews.nvidia.com. Dans ce rapport, nous proposons une vue d’ensemble complète de la technologie Blackwell, des innovations qu’elle apporte par rapport aux générations précédentes et de son importance pour l’entraînement et l’inférence de l’IA à grande échelle. Nous explorons aussi des cas d’usage dans divers secteurs – des modèles de langage massifs à la robotique et à la santé – et comparons Blackwell aux accélérateurs IA concurrents d’AMD, Intel, Google et de startups majeures. Enfin, nous analysons les tendances futures de l’accélération matérielle de l’IA et l’impact sur le marché de cette nouvelle génération de puces IA.

Aperçu technique de l’architecture Blackwell

Les GPU Blackwell sont construits sur le processus 4N+ de TSMC, embarquant un impressionnant 208 milliards de transistors dans un seul package nvidia.com. C’est près de 2,5× le nombre de transistors du précédent Hopper H100 de NVIDIA (~80 milliards) et cela fait de Blackwell la puce la plus complexe jamais conçue à ce jour cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Pour y parvenir, NVIDIA a adopté une architecture multi-puces : deux puces GPU à la limite du réticule sont placées sur un même module et reliées par une interconnexion puce-à-puce ultra-rapide à 10 téraoctets par seconde nvidia.com cudocompute.com. Concrètement, les deux puces fonctionnent comme un GPU unifié, permettant à Blackwell de massivement augmenter le nombre de cœurs et la mémoire embarquée tout en restant dans les limites de fabrication. Chaque puce GPU Blackwell est associée à quatre piles de mémoire HBM3e de nouvelle génération (soit 8 piles par module GPU), atteignant jusqu’à 192 Go de mémoire HBM sur les modèles haut de gamme cudocompute.com. La bande passante totale de la mémoire atteint un énorme ~8 To/s par GPU (ensemble des deux puces), soit une augmentation de 5× par rapport à la bande passante mémoire de Hopper cudocompute.com. Cette capacité et ce débit colossaux de la mémoire permettent à Blackwell de gérer des modèles d’IA allant jusqu’à ~740 milliards de paramètres en RAM – soit près de 6× plus que ce que Hopper pouvait proposer cudocompute.com.

Au-delà de la taille brute, Blackwell introduit six technologies transformatrices dans son architecture nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com :

Superpuce GPU de nouvelle génération : Comme mentionné, Blackwell est le premier GPU NVIDIA construit comme une « superpuce » bi-puce. Cette conception offre un parallélisme et une densité de calcul inégalés dans un seul accélérateur. Un GPU Blackwell unique affiche 5× la performance IA du H100 (cinq fois Hopper) grâce à sa plus grande échelle et à de nouveaux cœurs cudocompute.com cudocompute.com. Il supporte une mémoire embarquée largement supérieure (près de 200 Go par GPU), essentielle pour les modèles massifs d’aujourd’hui.
Engineur Transformer de deuxième génération : Blackwell propose un Transformer Engine (TE) amélioré pour accélérer les calculs IA, en particulier pour les modèles basés sur Transformer comme les grands modèles de langue (LLMs). Le nouveau TE introduit la prise en charge des données virgule flottante 4 bits (FP4) et des techniques précises de « micro-tensor scaling » pour préserver la précision à ces très basses précisions nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Concrètement, cela signifie que Blackwell peut doubler le débit effectif et la taille des modèles pour l’inférence IA en utilisant des poids/activations sur 4 bits lorsque c’est approprié (avec une perte de précision minime). Les Tensor Cores Blackwell offrent environ 1,5× plus de FLOPS IA qu’auparavant et intègrent du matériel spécialisé pour accélérer 2× les couches attention du Transformer, point de blocage des LLM nvidia.com. Combiné aux logiciels NVIDIA (compilateur TensorRT-LLM et bibliothèques NeMo), cela permet d’obtenir une latence et une consommation divisées par 25 pour l’inférence LLM par rapport à Hopper nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Blackwell peut ainsi servir des modèles à plus de mille milliards de paramètres en temps réel – une capacité tout simplement inaccessible pour les GPU précédents nvidianews.nvidia.com.
Interconnexion NVLink de cinquième génération : Pour permettre la mise à l’échelle au-delà d’un unique GPU, Blackwell inaugure le NVLink 5, la dernière interconnexion à haut débit de NVIDIA pour le multi-GPU. NVLink 5 fournit 1,8 To/s de bande passante bidirectionnelle par GPU, un bond qui autorise l’interconnexion de 576 GPU dans un seul cluster avec une communication rapide de type tout-à-tout nvidia.com nvidianews.nvidia.com. À titre de comparaison, le NVLink de Hopper limitait à ~18 GPU par serveur ; les nouvelles puces NVLink Switch de Blackwell permettent de créer un domaine NVL72 de 72 GPU qui fonctionnent comme un seul accélérateur géant nvidia.com nvidia.com. Le NVLink Switch offre une bande passante agrégée de 130 To/s sur un sous-système de 72 GPU nvidia.com. C’est crucial pour l’entraînement de modèles IA comptant plusieurs milliards à milliers de milliards de paramètres, nécessitant des dizaines ou centaines de GPU travaillant de concert sans goulots d’étranglement. Le nouveau NVLink prend aussi en charge le protocole SHARP de NVIDIA pour déporter et accélérer les opérations collectives (comme all-reduce) en matériel à la précision FP8, augmentant encore l’efficacité multi-GPU nvidia.com cudocompute.com.
Moteur de Fiabilité, Disponibilité, Maintenabilité (RAS) : Comme les systèmes à base de Blackwell peuvent faire tourner d’énormes charges IA pendant des semaines ou des mois sans interruption, NVIDIA y a intégré du matériel dédié à la fiabilité. Chaque GPU inclut un moteur RAS qui surveille des milliers de points de données pour détecter précocement des défauts ou baisses de performance nvidia.com nvidia.com. Ce moteur utilise l’analyse prédictive dopée à l’IA pour anticiper les problèmes potentiels et peut signaler de façon proactive les composants à surveiller ou remplacer, minimisant ainsi les interruptions imprévues. Il fournit des infos de diagnostic détaillées et coordonne la maintenance – des fonctions essentielles alors que l’infrastructure IA évolue vers des « usines IA » réunissant des dizaines de milliers de GPU en datacenters nvidia.com nvidia.com.
Traitement IA sécurisé : Blackwell est le premier GPU intégrant le Confidential Computing en standard. Il implémente un environnement d’exécution de confiance avec chiffrement et isolation de la mémoire (TEE-I/O) afin que les données sensibles et les modèles puissent être traités en mémoire GPU sans risque de fuite nvidia.com. Ce qui est notable, c’est que le chiffrement Blackwell n’engendre quasi aucun impact sur la performance, délivrant quasiment le même débit qu’en mode normal nvidia.com. Cela séduit des secteurs comme la santé ou la finance, qui peuvent désormais faire tourner de l’IA sur des infrastructures partagées tout en garantissant la confidentialité des données nvidianews.nvidia.com. De l’analyse d’imagerie médicale sécurisée à l’entraînement multipartite sur des jeux de données privés, Blackwell ouvre de nouveaux cas d’usage en éliminant les freins de sécurité.
Accélération de la décompression & des données : Pour nourrir ses moteurs de calcul affamés, Blackwell ajoute un moteur de décompression qui déporte la décompression des données sur le matériel GPU nvidia.com nvidia.com. Les pipelines d’analytique modernes compressent souvent les jeux de données (ex. : LZ4, Snappy) pour optimiser le stockage et l’I/O : Blackwell peut les décompresser à la volée sans goulot d’étranglement côté CPU. Jumelé avec le CPU Grace de NVIDIA, Blackwell accède aussi directement à la mémoire système à 900 Go/s via NVLink-C2C, pour un streaming rapide de grands jeux de données nvidia.com nvidia.com. L’ensemble de ces fonctions booste les charges de données massives type ETL, analytique SQL et systèmes de recommandations. NVIDIA s’attend à ce que dans les prochaines années, une part croissante des dizaines de milliards de dollars dépensés en data processing bascule vers l’accélération GPU nvidianews.nvidianews.com.

Benchmarks de performance : Grâce à ces innovations, Blackwell marque un bond générationnel de performance. À précision équivalente, un GPU Blackwell haut de gamme (modèle B100) offre environ 5× le débit d’entraînement IA d’un H100 (Hopper) et près de 25× celui d’un « vieux » Ampere A100 cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Par exemple, Blackwell atteint jusqu’à 20 PetaFLOPS de calcul IA en précision FP8/FP6, contre ~8 PFLOPS pour le H100 cudocompute.com. Encore plus impressionnant, en FP4 il atteint 40 PFLOPS, cinq fois la capacité FP8 de Hopper cudocompute.com. Concrètement, cela signifie que des tâches comme l’inférence GPT-3 (175 Mds de paramètres) qui prenaient des secondes sur H100 s’exécutent désormais en une fraction de seconde sur Blackwell. NVIDIA a révélé que Blackwell permet l’inférence en temps réel sur des modèles jusqu’à 10× plus volumineux que précédemment possible nvidianews.nvidia.com. Les premiers benchmarks industriels en témoignent : aux tests d’inférence MLPerf, les systèmes dotés des nouveaux GPU Blackwell surpassent tous les concurrents, alors que même les accélérateurs MI300 d’AMD n’égalisent que les anciens H100/H200 sur les petits LLM spectrum.ieee.org. Sur un benchmark Llama-70B, les soumissions basées sur Blackwell ont réalisé 30× plus de débit qu’un nombre égal de H100, tout en réduisant drastiquement la consommation énergétique nvidianews.nvidia.com.

Il convient de noter que la réalisation effective de ces gains dépend de l’optimisation logicielle. L’approche full-stack de NVIDIA – des bibliothèques CUDA au nouveau compilateur TensorRT-LLM – permet aux applications de tirer facilement parti des fonctionnalités de Blackwell. Par exemple, la mise à l’échelle automatique de la précision dans le Transformer Engine permet aux utilisateurs de bénéficier des accélérations FP4 avec des changements de code minimes nvidia.com. Cette intégration étroite entre matériel et logiciel constitue un atout clé pour NVIDIA. À l’inverse, les concurrents rencontrent souvent des difficultés avec la maturité de leurs logiciels ; les analystes du secteur soulignent que, bien que le matériel MI300 d’AMD soit en “rattrapage” par rapport à Nvidia, son écosystème logiciel reste en retrait par rapport à CUDA en matière de facilité d’utilisation et d’optimisation research.aimultiple.com research.aimultiple.com.

Innovations par rapport à Hopper et Ampere

Blackwell introduit plusieurs avancées architecturales majeures par rapport aux générations précédentes de GPU NVIDIA :

Architecture Multi-Chip Module (MCM): Hopper (H100) et Ampere (A100) étaient des GPU monolithiques sur une seule puce. Blackwell marque la première incursion de NVIDIA dans le GPU MCM – en pratique, deux GPU en un. Cela permet d’atteindre des budgets de transistors massivement supérieurs (208 milliards contre 80 milliards) et une capacité mémoire accrue (jusqu’à 192 Go contre 80 Go) cudocompute.com cudocompute.com. Des concurrents comme AMD ont été pionniers avec les GPUs MCM dans la série MI200/MI300, mais l’implémentation de NVIDIA unifie les deux puces dans un même espace d’adressage GPU cudocompute.com, rendant l’utilisation plus aisée pour les développeurs. Cette approche MCM améliore aussi le rendement de fabrication (des puces plus petites sont plus faciles à produire) et la scalabilité pour les conceptions futures.
Tenseur Cores Améliorés & Précision FP4 : Tandis qu’Ampere avait introduit les Tensor Cores et Hopper la prise en charge du FP8 via la première génération du Transformer Engine, Blackwell passe à la vitesse supérieure avec la prise en charge native de la précision 4 bits nvidia.com. Il introduit les Tensor Cores “Ultra” capables de traiter les opérations matricielles FP4 et de nouveaux algorithmes de microscaling pour maintenir la précision en 4 bits nvidia.com. C’est significatif car de nombreuses tâches d’inférence IA tolèrent une précision réduite, ce qui permet au FP4 de doubler le débit par rapport au FP8. Les Tensor Cores de Blackwell sont aussi mieux ajustés pour la parcimonie et les schémas d’attention populaires dans les Transformers, là où Ampere/Hopper avaient des conceptions plus généralistes. Le résultat est un bond de performance sur les modèles Transformer (attention 2× plus rapide sur Blackwell) nvidia.com.
Mémoire et Interconnexion : Blackwell utilise une mémoire HBM3e avec une capacité et une bande passante accrues. Le H100 de Hopper avait 80 Go HBM (3 To/s) ; le Blackwell B100 propose jusqu’à ~192 Go HBM à ~8 To/s cudocompute.com. De plus, le NVLink 5 de Blackwell améliore considérablement la scalabilité entre plusieurs GPU, comme décrit plus haut. Hopper ne pouvait connecter directement que 8 GPU dans un nœud (avec ~0,6 To/s par lien GPU) ; Blackwell peut en connecter 72 ou plus avec une bande passante bien supérieure nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Cela répond aux exigences de scalabilité de l’entraînement distribué sur des dizaines de GPU aujourd’hui, en réduisant les surcoûts de communication.
Confidential Computing et RAS : Les architectures précédentes n’offraient qu’une sécurité limitée (par exemple, Hopper introduisait l’isolation chiffrée des VM pour les partitions GPU multi-instances). Blackwell est le premier avec un compute confidentiel au niveau GPU complet, chiffrant les données en cours d’utilisation nvidia.com. C’est aussi le premier GPU NVIDIA disposant d’un cœur RAS dédié pour la maintenance prédictive nvidia.com. Ces fonctionnalités marquent une maturité de la technologie GPU pour des déploiements critiques en entreprise et dans le cloud, où la disponibilité et la confidentialité des données sont aussi importantes que la puissance brute. Ampere et Hopper n’intégraient pas une télémétrie et un chiffrement aussi robustes pour les charges IA.
Nouveaux moteurs de traitement des données : Le matériel de décompression de Blackwell est une nouveauté – auparavant, le chargement des données incombait aux CPU ou DPU. En accélérant sur GPU des tâches comme l’analyse JSON ou le décodage de données compressées, Blackwell accélère l’ensemble de la chaîne de traitement de données, et pas seulement les calculs neuronaux nvidia.com. Cela marque un élargissement du rôle du GPU : de simple accélérateur mathématique ML à bête de somme générale pour l’analytique et l’ETL. Cela s’inscrit dans la tendance où IA et big data convergent.

En résumé, les améliorations de Blackwell sur Hopper/Ampere s’observent sur cinq axes principaux : (1) Calcul (plus de TFLOPS grâce à l’échelle et au FP4), (2) Mémoire (plus de capacité/bande passante), (3) Connectivité (clusters NVLink), (4) Résilience/Sécurité (moteur RAS, chiffrement), et (5) Gestion des données (moteurs de compression). Ces évolutions rendent Blackwell bien plus apte à relever les défis de l’IA à grande échelle que ses prédécesseurs.

Répondre aux besoins de l’entraînement & de l’inférence de l’IA à grande échelle

Les modèles d’IA de pointe actuels – qu’il s’agisse de modèles linguistiques à plusieurs milliards de paramètres, de vision transformers complexes ou de systèmes de recommandation traitant des pétaoctets de données – exigent une puissance de calcul et de la mémoire énormes. Blackwell a été conçu explicitement pour ces défis :

Échelle de modèle inégalée : Comme mentionné, un seul GPU Blackwell peut héberger des modèles de l’ordre de 0,5 à 0,7 billion de paramètres en mémoire cudocompute.com. Et si cela ne suffit pas, les systèmes basés sur Blackwell sont capables de connecter des centaines de GPU via des interconnexions rapides, permettant l’entraînement de modèles de dizaines de milliers de milliards de paramètres en répartissant les paramètres sur plusieurs GPU nvidianews.nvidia.com nvidia.com. Par exemple, le DGX SuperPOD de NVIDIA basé sur Blackwell peut relier 576 GPU, offrant ~1,4 ExaFLOPS de performance IA et 30 To de mémoire HBM unifiée nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Cette capacité rend possible l’exploration de GPT-4 et au-delà, avec des tailles de modèle à plusieurs trillions de paramètres. En bref, Blackwell résout le problème d’échelle par la force brute : des puces plus grosses et en plus grand nombre, parfaitement reliées.
Débit supérieur, latence réduite : Pour l’inférence IA, particulièrement dans les applications interactives (chatbots, vision en temps réel, etc.), la latence et le coût sont essentiels. Les optimisations des transformers et la précision FP4 de Blackwell ciblent directement l’efficacité de l’inférence, offrant jusqu’à 25× moins de latence et d’énergie par requête pour les LLMs par rapport à la génération précédente nvidianews.nvidia.com. En pratique, cela pourrait signifier qu’une requête à un modèle d’un billion de paramètres qui nécessitait un grand cluster GPU peut désormais être servie par un cluster Blackwell plus petit, plus rapidement et à moindre coût. Des entreprises comme OpenAI ou Meta envisagent d’utiliser Blackwell pour servir des LLMs aux utilisateurs à grande échelle, où chaque réduction du coût par inférence est significative nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com.
Efficacité et coût de l’entraînement : L’entraînement d’un modèle à la pointe peut coûter des dizaines de millions de dollars en compute. Blackwell vise à réduire cela par des temps d’entraînement plus courts et une meilleure utilisation des nœuds. Grâce à plus de FLOPS et de meilleures connexions réseau, un cluster donné de GPU Blackwell peut entraîner un modèle en une fraction du temps (ou, à l’inverse, atteindre une meilleure précision dans le même temps). NVIDIA affirme que l’entraînement de grands LLM sur Blackwell peut se faire avec jusqu’à 25× moins d’énergie que sur Hopper nvidianews.nvidia.com. Cela tient non seulement aux avancées matérielles mais aussi logicielles (comme les compilateurs compatibles Blackwell et les schémas de précision mixte). Les cycles d’entraînement accélérés permettent aux chercheurs d’itérer plus vite sur leurs modèles – un atout essentiel pour la vitesse d’innovation en IA.
Capacité mémoire pour de gros lots et jeux de données : L’expansion de la mémoire sur Blackwell est bénéfique pour l’entraînement comme pour l’inférence. En entraînement, elle permet de supporter de plus grands batchs ou séquences, ce qui améliore efficacité et qualité du modèle. En inférence, on peut mettre en cache des modèles entiers ou des contextes très longs (crucial pour les LLM qui ont besoin de longs prompts) sur un seul GPU, en évitant de lents échanges avec la mémoire CPU. En outre, grâce au lien Grace CPU (900 Go/s), un GPU Blackwell peut basculer davantage de données vers la mémoire CPU sans réelle pénalité nvidia.com. Cela crée effectivement une hiérarchie mémoire où GPU et CPU partagent une mémoire cohérente – utile pour des jeux de données ou graphes de recommandations géants, dépassant la mémoire GPU seule.
Fiabilité continue : En entreprise et dans le cloud, les charges de travail IA s’exécutent souvent en service continu. Les fonctions de fiabilité de Blackwell (moteur RAS) assurent l’exécution de ces workloads prolongés avec des interruptions minimales, en détectant automatiquement erreurs mémoire, échecs de liens ou anomalies thermiques et en alertant les opérateurs nvidia.com nvidia.com. Cela répond à une demande très concrète : les entreprises déployant l’IA en production (recommandation en temps réel, robots autonomes, etc.) veulent un matériel aussi robuste que l’infrastructure IT traditionnelle. Blackwell va dans ce sens avec un niveau d’ingénierie-fiabilité jusqu’alors réservé aux CPUs et serveurs critiques.

En résumé, Blackwell s’adresse résolument aux besoins des “usines IA” – infrastructures IA à grande échelle qui alimentent aussi bien la recherche que les services cloud nvidianews.nvidia.com. Il offre l’échelle, la vitesse, l’efficacité et la robustesse nécessaires alors que la taille des modèles et des données IA continue de croître de façon exponentielle.

Cas d’utilisation et applications dans divers secteurs

Le Blackwell de NVIDIA ne se contente pas de repousser les limites des benchmarks – il est conçu pour débloquer de nouvelles applications de l’IA dans une variété de domaines. Voici comment les GPU Blackwell sont prêts à impacter plusieurs secteurs clés :

IA générative et grands modèles de langage (LLM)

L’essor de l’IA générative (GPT-3, GPT-4, etc.) est l’un des principaux moteurs du développement de Blackwell. Les GPU Blackwell excellent aussi bien pour l’entraînement que pour le déploiement de grands modèles de langage :

Entraînement de modèles géants : Les laboratoires de recherche et les entreprises comme OpenAI, Google DeepMind et Meta entraînent des LLM de plus en plus grands. Blackwell permet des sessions d’entraînement qui étaient auparavant irréalisables. Grâce à l’évolutivité multi-GPU et au débit plus rapide, il devient possible d’entraîner des modèles avec des milliers de milliards de paramètres ou d’entraîner des modèles de plus de 100 milliards de paramètres en beaucoup moins de temps. D’ailleurs, le PDG de Meta a noté qu’il « a hâte d’utiliser Blackwell de NVIDIA pour aider à entraîner [leurs] modèles Llama open-source et construire la prochaine génération de Meta AI » nvidianews.nvidia.com. Le cycle d’itération plus rapide permet davantage d’expérimentation et potentiellement des avancées dans les capacités des modèles. De plus, le Transformer Engine de Blackwell est spécialement optimisé pour les réseaux de type transformers, ce qui conduit à une meilleure utilisation du matériel et à une réduction des coûts pour atteindre une précision cible.
Évolutivité des services d’inférence LLM : Déployer un service propulsé par un LLM (comme un chatbot qui dessert des millions d’utilisateurs) est extrêmement coûteux en calcul. Blackwell réduit considérablement le matériel nécessaire pour supporter une charge donnée. Jensen Huang a déclaré que Blackwell « permet aux organisations d’exécuter de l’IA générative en temps réel sur des modèles à plusieurs milliers de milliards de paramètres avec un coût jusqu’à 25× inférieur » qu’auparavant nvidianews.nvidia.com. Pour un fournisseur cloud, cela signifie qu’il peut proposer des services de type GPT à un coût raisonnable. Cela ouvre aussi la porte aux applications en temps réel – par exemple des assistants capables d’analyser d’énormes documents ou de répondre à des requêtes très complexes instantanément, grâce à la faible latence de Blackwell. Le PDG de Google, Sundar Pichai, a souligné la façon dont Google prévoit d’utiliser les GPU Blackwell dans Google Cloud et Google DeepMind pour « accélérer les découvertes futures » et servir plus efficacement ses propres produits IA nvidianews.nvidia.com.
Modèles Mixture-of-Experts (MoE) : L’architecture Blackwell (mémoire massive + interconnexion rapide) est également bénéfique pour les modèles MoE, qui acheminent dynamiquement les entrées vers différents sous-modèles experts. Ces modèles peuvent atteindre des milliers de milliards de paramètres mais nécessitent une communication rapide entre les experts (souvent répartis sur plusieurs GPU). Le commutateur NVLink et la grande mémoire GPU contribuent à maintenir l’efficacité des MoE, ce qui pourrait permettre une nouvelle génération de modèles experts clairsemés qui étaient auparavant limités par la bande passante nvidia.com cudocompute.com.

Robotique et véhicules autonomes

Le matériel IA joue un rôle de plus en plus central dans la robotique – aussi bien pour l’entraînement des robots en simulation que pour alimenter les cerveaux IA embarqués dans les robots/véhicules :

Recherche robotique et simulation : L’entraînement des politiques de contrôle robotique (par exemple pour des drones ou des robots industriels) s’effectue souvent dans d’immenses environnements simulés et via l’apprentissage par renforcement, ce qui nécessite une puissance GPU importante. Blackwell peut accélérer la simulation physique (Omniverse, Isaac Sim, etc.) et l’entraînement de réseaux de contrôle. NVIDIA a rapporté que les systèmes Grace+Blackwell ont atteint jusqu’à 22× de vitesse de simulation en dynamique par rapport aux configurations basées sur CPU cudocompute.com. Cela signifie un développement plus rapide de la planification de mouvement, de meilleurs jumeaux numériques pour les usines et une formation plus abordable pour les tâches robotiques complexes. Les chercheurs peuvent désormais faire tourner des simulations plus riches (plus fidèles ou avec davantage d’agents) sur un seul nœud Blackwell, ce qui aboutit à des robots mieux entraînés.
Véhicules autonomes (AV) – plateforme Drive Thor : L’ordinateur IA automobile de NVIDIA, DRIVE Thor, sera basé sur l’architecture GPU Blackwell nvidianews.nvidia.com. Cette plateforme cible la prochaine génération de voitures autonomes, robotaxis et camions. Les forces de Blackwell en transformers et inférence IA s’accordent avec les nouvelles tendances des logiciels AV – comme l’utilisation de modèles de perception basés sur les transformers ou de grands modèles de langage pour des assistants dans l’habitacle. DRIVE Thor avec Blackwell peut offrir jusqu’à 20× la performance de la plateforme Orin actuelle (basée sur Ampere), tout en consolidant le traitement de la vision, du radar, du lidar et même du divertissement embarqué sur un seul ordinateur medium.com. Les grands constructeurs et sociétés AV (BYD, XPENG, Volvo, Nuro, Waabi, etc.) ont déjà annoncé qu’ils adopteraient DRIVE Thor pour leurs véhicules lancés à partir de 2025 nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Cela rendra possible des fonctionnalités d’autonomie de niveau 4, une assistance à la conduite avancée, et même de l’IA générative dans la voiture (pour des assistants vocaux ou le divertissement passager). En somme, Blackwell embarqué fournit la puissance IA nécessaire pour analyser en temps réel une multitude d’entrées capteurs, et prendre les décisions de conduite avec la marge de sécurité requise.
Robots industriels et médicaux : Blackwell s’impose aussi dans des robots spécialisés en santé et industrie. Par exemple, au GTC 2025 à Taïwan, les développeurs ont présenté des robots médicaux propulsés par l’IA tirant parti des GPU Blackwell pour leur traitement IA worldbusinessoutlook.com. Cela inclut des robots mobiles autonomes pour les hôpitaux, et des humanoïdes capables d’interagir avec les patients. Chaque robot utilisait un GPU Blackwell combiné à un grand modèle de langage (ici “Llama 4”) et à l’IA vocale Riva de NVIDIA pour dialoguer naturellement avec les gens worldbusinessoutlook.com. Le GPU Blackwell fournit la puissance embarquée pour comprendre la parole, faire tourner le LLM pour le raisonnement et contrôler les actions du robot en temps réel. Des essais hospitaliers ont rapporté une amélioration du service patient et une charge de travail réduite pour les équipes grâce à ces robots IA worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. En production, on peut imaginer des systèmes robotiques sous Blackwell menant des inspections visuelles complexes ou coordonnant des flottes de robots d’entrepôt avec des algorithmes d’IA pour la planification. Les performances accrues permettent de déployer des modèles IA plus sophistiqués sur les robots, les rendant ainsi plus intelligents et plus autonomes.

Services IA pour datacenter et fournisseurs cloud

De par son échelle, Blackwell trouve naturellement sa place dans le datacenter, où il propulsera aussi bien les services cloud publics que l’infrastructure IA privée des entreprises :

Instances IA cloud : Tous les principaux fournisseurs cloud – Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et Oracle – ont annoncé leur intention de proposer des instances GPU Blackwell nvidianews.nvidia.com. Cela signifie que startups et entreprises pourront louer à la demande des accélérateurs Blackwell pour entraîner ou déployer des applications IA. Les fournisseurs cloud vont même jusqu’à co-développer des systèmes personnalisés avec NVIDIA ; AWS a révélé un projet commun « Project Ceiba » pour intégrer les super-puces Grace-Blackwell avec le réseau AWS au profit de la R&D de NVIDIA nvidianews.nvidia.com. Grâce à Blackwell dans le cloud, de plus petites entreprises IA ou groupes de recherche auront accès au même matériel de pointe qui n’était auparavant réservé qu’aux plus grands acteurs – démocratisant dans une certaine mesure la possibilité d’entraîner d’immenses modèles ou de déployer l’IA à grande échelle.
« Usines à IA » en entreprise : De nombreuses organisations construisent désormais des datacenters IA internes (surnommés AI factories par NVIDIA) pour développer et déployer des modèles IA dédiés à leurs métiers. Le lancement de Blackwell s’accompagne de designs de référence tels que les serveurs MGX et DGX SuperPOD de NVIDIA, qui facilitent le déploiement de clusters Blackwell en entreprise nvidianews.nvidia.com. Par exemple, Dell, HPE, Lenovo et Supermicro lancent tous des serveurs équipés de cartes Blackwell HGX (8× B200 GPU par carte) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Une entreprise peut utiliser un tel cluster pour alimenter aussi bien l’analytique interne que des fonctionnalités IA à destination des clients. Un point remarquable est l’efficacité énergétique : les améliorations de Blackwell font baisser le coût par entraînement ou par inférence, rendant économiquement viable l’IA dans plus de cas. Jensen Huang affirme qu’avec Blackwell, le secteur est « en train de basculer vers des usines à IA accélérées par GPU », qui deviennent la nouvelle norme de l’IT en entreprise research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Cela se constate dans les partenariats de NVIDIA avec le laboratoire Lilly pour la découverte de médicaments sur site, ou encore avec Foxconn dans la smart manufacturing – tous sur des systèmes motorisés par Blackwell research.aimultiple.com.
Analytique, HPC et science : Il n’y a pas que les réseaux neuronaux ! Blackwell sert aussi à accélérer le calcul hautes performances (HPC) traditionnel et l’analytique de données. Le communiqué de presse cite des cas tels que la simulation d’ingénierie, la CAO électronique (EDA), et même la recherche en informatique quantique qui tirent profit de Blackwell nvidianews.nvidia.com. Les éditeurs de logiciels Ansys, Cadence et Synopsys (majeurs en simulation et conception électronique) optimisent leurs outils pour les GPU Blackwell nvidianews.nvidia.com. Par exemple, une simulation structurelle prenant des heures sur un cluster CPU peut être réalisée bien plus vite sur GPU grâce à la puissance de calcul de Blackwell. De même en santé, le « computer-aided drug design » s’appuie sur Blackwell pour cribler des molécules ou simuler des interactions protéiques beaucoup plus efficacement nvidianews.nvidia.com. De grands centres médicaux et de recherche utilisent déjà les GPU pour la génomique et l’imagerie médicale ; Blackwell pousse encore cet avantage avec sa mémoire massive (utile pour les bases de données génomiques) et le calcul sécurisé (important pour la confidentialité des patients) nvidianews.nvidia.com. En résumé, Blackwell dans le datacenter est un accélérateur universel – non seulement pour l’IA, mais pour toute charge de travail exploitant le calcul parallèle, du big data à la recherche scientifique.

Santé et sciences de la vie

Le secteur de la santé a tout à gagner de l’IA propulsée par Blackwell, car il a besoin de traiter d’énormes volumes de données sensibles :

Imagerie médicale et diagnostic : Les réseaux neuronaux sont utilisés pour détecter des maladies dans des modalités d’imagerie comme l’IRM, le scanner et les rayons X. Ces modèles (par exemple, détection de tumeurs) nécessitent souvent une très haute résolution et de grands volumes 3D. La mémoire et la puissance de calcul de Blackwell permettent d’analyser des scans corps entier ou des lames de pathologie haute résolution en une seule opération, ce qui était difficile avec des GPU plus petits. De plus, la fonctionnalité de calcul confidentiel signifie que les hôpitaux peuvent effectuer ces analyses sur des serveurs cloud partagés sans risquer de fuite de données patients nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Ceci peut accélérer le déploiement d’outils de diagnostic IA, même entre hôpitaux partageant une instance cloud, chacun pouvant garder les données chiffrées.
Génomique et découverte de médicaments : Les données de séquençage génomique et les simulations moléculaires produisent de très grands ensembles de données. La décompression et la synergie mémoire CPU Grace de Blackwell peuvent accélérer les pipelines de génomique (par exemple, compresser les données en mémoire CPU puis les transmettre au GPU pour l’alignement ou la détection de variants). NVIDIA a indiqué que les bases de données et les analyses basées sur Spark voient de fortes accélérations – par exemple, Blackwell avec le CPU Grace a permis une accélération de 18× dans le traitement de bases de données par rapport à des systèmes ne utilisant que le CPU cudocompute.com cudocompute.com. Pour les entreprises pharmaceutiques effectuant un criblage virtuel de milliards de composés, Blackwell peut considérablement raccourcir le temps nécessaire pour trier les candidats, servant en quelque sorte de supercalculateur pour la découverte de médicaments tout-en-un.
IA dans les workflows cliniques : L’exemple précédent des robots médicaux dans un hôpital intelligent (Mackay Memorial à Taïwan) illustre comment Blackwell permet de nouvelles applications cliniques worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. Ces robots utilisent des GPU Blackwell sur site pour comprendre la parole, récupérer des informations médicales et se déplacer dans l’hôpital. Plus globalement, les hôpitaux pourraient utiliser des serveurs Blackwell comme centres IA centralisés – gérant tout, de la prédiction de la dégradation des patients (via de grands modèles temporels sur les signes vitaux) à l’optimisation des opérations (comme la gestion des lits via l’apprentissage par renforcement). Les fonctionnalités RAS de Blackwell assurent le fonctionnement fiable 24h/24, 7j/7 de ces systèmes critiques, et les enclaves sécurisées protègent les données patients lorsque des modèles sont formés sur des données de santé sensibles. Comme l’a déclaré un dirigeant hospitalier impliqué dans le déploiement de robots, « ce partenariat améliore la qualité du service aux patients et optimise les workflows internes » worldbusinessoutlook.com – une déclaration qui risque de se généraliser à mesure que l’IA s’intégrera dans les opérations de santé.

Comparaison de Blackwell avec d’autres accélérateurs IA

Bien que NVIDIA domine actuellement le marché des accélérateurs IA, Blackwell fait face à la concurrence d’autres plateformes matérielles. Voici une comparaison de Blackwell avec ses principaux concurrents :

AMD Instinct série MI300 (et successeurs)

La gamme Instinct d’AMD est la principale concurrente de NVIDIA pour les GPU de centre de données IA. Les derniers accélérateurs MI300X et MI300A (basés sur l’architecture CDNA3 d’AMD) partagent certaines philosophies de conception avec Blackwell – notamment, ils utilisent une conception fondée sur des chiplets et la mémoire HBM. Le MI300A est une APU combinant CPU et GPU dans un seul package (rappelant le concept superchip Grace+Blackwell de NVIDIA), tandis que le MI300X est une variante GPU seule avec 192 Go de HBM3. En performance, AMD affirme que le MI300X peut égaler, voire dépasser le Hopper (H100) de NVIDIA pour certains calculs d’inférence research.aimultiple.com research.aimultiple.com. En effet, des résultats indépendants sur MLPerf montrent que le MI325 d’AMD (variante du MI300) atteint des performances comparables au H100 de Nvidia (un refresh « H200 ») pour l’inférence sur le modèle Llama-70B spectrum.ieee.org. Toutefois, Blackwell de NVIDIA reste nettement en tête sur le très haut de gamme – une analyse remarquait que si l’on se base sur le débit brut (tokens/s à faible latence), « NVIDIA Blackwell joue dans sa propre catégorie » parmi les accélérateurs 2024–2025 ai-stack.ai. Les premiers tests indiquent que le B100 surpasse nettement le MI300X (peut-être 2 à 3 fois plus rapide sur le throughput des transformeurs), mais avec une consommation énergétique élevée.

Un avantage mis en avant par AMD est le rapport qualité/prix et l’ouverture. Les GPU MI300 prennent en charge des piles logicielles alternatives comme ROCm, et AMD travaille activement avec les frameworks IA open-source (allant jusqu’à collaborer avec Meta et Hugging Face pour optimiser les modèles pour ses GPU research.aimultiple.com). Pour certains fournisseurs cloud et acheteurs chinois (confrontés aux restrictions à l’export de NVIDIA research.aimultiple.com), les GPU AMD sont une deuxième source attrayante. Néanmoins, le défi d’AMD reste l’écosystème logiciel – CUDA et les bibliothèques NVIDIA bénéficient encore d’un bien meilleur support. Cela s’est remarqué lors d’un affrontement public où NVIDIA et AMD ont testé les GPU l’un de l’autre : de bons réglages logiciels font une grosse différence et beaucoup estiment l’empilement logiciel NVIDIA bien plus abouti research.aimultiple.com research.aimultiple.com. En résumé, la série AMD MI300 rivalise avec la génération précédente de NVIDIA (Hopper), et la prochaine génération AMD (MI350, prévue pour affronter Blackwell/H200 research.aimultiple.com) tentera de combler l’écart. Mais à l’heure actuelle, Blackwell conserve l’avantage en performance sur le haut de gamme, en particulier pour les modèles les plus volumineux et les déploiements à l’échelle des clusters.

Intel (Habana Gaudi et futur « Falcon Shores »)

Les efforts d’Intel en matière d’accélérateurs IA portent sur deux axes : la gamme acquise Habana Gaudi pour l’entraînement IA, et les GPU développés en interne (Xe HPC). L’accélérateur Gaudi2 (lancé en 2022) offrait une alternative à l’A100 de NVIDIA pour l’entraînement, avec des performances compétitives sur ResNet et BERT à moindre coût. Cependant, Gaudi2 a lutté pour l’adoption logicielle, et même si Gaudi3 a été annoncé, les prévisions commerciales d’Intel restent modestes (~$500M en 2024) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Intel a récemment opéré des changements stratégiques – le très attendu projet Falcon Shores, initialement conçu comme un XPU hybride CPU+GPU pour rivaliser avec Grace Hopper, a été retardé et revu. Intel a d’abord « dé-XPUisé » Falcon Shores en une conception purement GPU, prévue pour 2025 hpcwire.com hpcwire.com. Certains rapports avancent même qu’Intel pourrait annuler ou rediriger radicalement ces puces IA haut de gamme pour cibler des niches spécifiques (comme les accélérateurs d’inférence) où il disposerait d’un avantage crn.com bloomberg.com.

En attendant, le produit le plus concret d’Intel est le Ponte Vecchio / GPU Max Series, qui équipe le superordinateur Aurora. Ponte Vecchio est un GPU complexe à 47 tiles qui a accusé des années de retard, et ses dérivés (Rialto Bridge) ont été annulés. Les GPU d’Aurora offrent de bonnes performances HPC FP64, mais en IA ils sont globalement équivalents à un A100/H100 sur beaucoup de tâches. Le défi d’Intel réside dans l’exécution et le passage à l’échelle – leurs architectures sont puissantes sur le papier, mais sortir du silicium à temps et avec de bons pilotes s’est avéré très difficile.

En comparaison directe, Blackwell vs Intel : actuellement, il n’existe aucun produit Intel qui conteste directement la combinaison de performances d’entraînement et d’écosystème de Blackwell. La stratégie d’Intel semble s’orienter vers l’utilisation de leurs CPU (avec extensions IA) et éventuellement de petits accélérateurs Gaudi pour l’inférence, plutôt que de rivaliser dans les plus grands clusters d’entraînement. Comme l’a déclaré un analyste HPC, Intel semble « concéder le marché de l’entraînement IA à ses rivaux GPU » et se concentrer sur des victoires plus faciles hpcwire.com. L’implication est que Blackwell devrait probablement dominer le segment haut de gamme de l’entraînement sans opposition d’Intel jusqu’à au moins 2025/2026 lorsque/si Falcon Shores fera son apparition. Même dans ce cas, des rumeurs suggèrent que Falcon Shores pourrait viser un créneau (probablement une conception de très haute puissance de 1500W pour des charges spécifiques) reddit.com wccftech.com, donc il n’est pas clair si elle rivalisera réellement avec un DGX basé sur Blackwell en usage général. Pour l’instant, Intel reste un lointain troisième dans l’accélération IA, avec sa force dans les CPU toujours pertinente (par exemple, de nombreux systèmes IA utilisent des hôtes Intel Xeon, et Intel a intégré des instructions IA dans les CPU pour des charges plus légères).

Google TPUs (Tensor Processing Units)

Google a suivi une voie différente avec ses propres TPU, des ASIC spécialisés conçus pour les charges de travail de réseaux neuronaux (notamment les logiciels internes de Google comme TensorFlow). La dernière génération publique est la TPU v4, que Google a déployée dans ses centres de données et rendue disponible sur Google Cloud. Les pods TPUv4 (4096 puces) atteindraient environ 1 exaflop de calcul BF16 et ont été utilisés pour entraîner des modèles volumineux comme PaLM. Bien que les spécifications exactes soient partiellement propriétaires, la TPUv4 est globalement comparable en performances à la génération NVIDIA A100/H100. Cependant, Google a récemment annoncé une nouvelle plateforme de génération prochaine sous le nom de code “Trillium” TPU v5 (appelée aussi TPU v6 dans certains rapports, avec Ironwood comme design spécifique) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. La puce Ironwood TPU fournirait 4 614 TFLOPS de calcul IA (vraisemblablement INT8 ou BF16) par puce et évolue jusqu’à des superpods de 9 216 puces offrant 42,5 exaflops research.aimultiple.com. À noter, la TPU v5 de Google dispose de 192 Go de HBM par puce (équivalent à Blackwell en mémoire), 7,2 To/s de bande passante mémoire (équivalent ou supérieur), et un interconnect amélioré à 1,2 Tbps entre les puces research.aimultiple.com. Elle affiche également une efficacité énergétique doublée par rapport à la TPUv4. Ces chiffres indiquent que les dernières TPU de Google jouent dans la même ligue que Blackwell sur de nombreux points.

La différence réside dans le fait que les TPU ne sont pas largement disponibles en dehors de l’usage propre de Google et de ses clients cloud. Elles excellent sur des tâches telles que les grandes multiplications de matrices et ont propulsé des produits Google (Search, Photos, etc.), mais constituent un écosystème plus fermé. Par exemple, une TPU est optimisée pour TensorFlow et les charges JAX sur Google Cloud, tandis que les GPU NVIDIA sont utilisés partout et avec de nombreux frameworks. Quand on compare Blackwell à la TPU pour les IA à grande échelle : Blackwell offre plus de flexibilité (prise en charge d’un plus grand nombre de types de modèles, d’opérations personnalisées, etc.), tandis que la TPU peut offrir une efficacité légèrement supérieure sur des tâches bien définies et typiques de Google. Google devrait continuer à utiliser ses TPU en interne pour des raisons de coût, mais il est révélateur que même Google prévoit de proposer les GPU Blackwell sur Google Cloud en parallèle de ses TPU nvidianews.nvidia.com. Cela suggère une reconnaissance du fait que de nombreux clients préfèrent la pile NVIDIA ou ont besoin de sa polyvalence. En résumé, les TPU de Google sont redoutables – les dernières rivalisent avec les spécifications brutes de Blackwell – mais elles s’adressent à un marché plus restreint. Blackwell conserve l’avantage en termes d’adoption générale et de prise en charge logicielle, c’est pourquoi même Google collabore avec NVIDIA (comme Pichai l’a souligné, ils ont un « partenariat de longue date » avec NVIDIA pour l’infrastructure) nvidianews.nvidia.com.

Cerebras (Wafer-Scale Engine)

Cerebras Systems a adopté une approche unique en créant le Wafer-Scale Engine (WSE) – une puce IA de la taille d’une galette entière de silicium. L’actuel WSE-2 embarque 2,6 trillions de transistors et 850 000 cœurs de calcul simples sur un seul dispositif research.aimultiple.com, surpassant tout composant conventionnel en nombre de transistors. L’avantage de cette approche est que tous ces cœurs partagent une mémoire rapide sur galette et des communications internes, évitant la complexité du réseau multi-puces. Pour l’entraînement de très grands modèles, Cerebras peut parfois tout contenir sur une seule galette, supprimant les complexités de distribution parallèle. Cependant, chaque cœur est relativement léger et les fréquences d’horloge sont modestes, donc le débit brut ne grimpe pas linéairement avec le nombre de transistors. Dans la pratique, un système Cerebras CS-2 (avec un WSE-2) a montré la capacité d’entraîner des modèles comme GPT-3 de façon plus directe (sans besoin de parallélisation à la GPU entre nœuds), mais la performance par dollar n’est pas clairement supérieure à celle des GPU sauf dans certains cas précis. Cerebras a récemment dévoilé le WSE-3 avec un nombre de transistors encore supérieur (annoncé à 4 trillions de transistors) research.aimultiple.com.

Comparé à Blackwell : le WSE de Cerebras peut gérer des réseaux très vastes en mémoire, mais la densité de calcul et la fréquence plus élevée de Blackwell font qu’un GPU Blackwell exécute plus d’opérations par seconde sur des tâches habituelles de deep learning. Par exemple, les 40 PFLOPS en FP4 de Blackwell sont difficiles à égaler pour Cerebras à moins d’exploiter pleinement leurs fonctions de sparsité. Cerebras met en avant la simplicité d’extension de sa solution (il suffit d’ajouter des galettes pour des modèles plus grands, reliés par MemoryX et SwarmX), et elle excelle sur de très grands modèles clairsemés ou lorsque la mémoire limite la performance. Pour l’entraînement de modèles denses classiques, toutefois, des clusters de GPU (notamment avec les progrès de Blackwell) atteignent généralement plus rapidement les résultats. Cela dit, Cerebras s’est trouvé une niche dans certains laboratoires de recherche et propose son service cloud, séduisant ceux qui souhaitent éviter la complexité de la programmation multi-GPU. L’arrivée de Blackwell, avec sa mémoire unifiée massive et ses interconnexions plus rapides, réduit cependant l’écart ciblé par Cerebras dans la taille des modèles et l’échelle.

Graphcore IPU

Graphcore, une startup britannique, a développé l’Intelligence Processing Unit (IPU) avec un focus sur le parallélisme fin et une bande passante mémoire par calcul très élevée. Une puce IPU contient de nombreux petits cœurs (1 472 sur leur puce GC200) chacun avec de la mémoire locale, ce qui permet une exécution massive en parallèle de réseaux neuronaux à structures irrégulières. Les systèmes IPU-POD de Graphcore (par exemple, IPU-POD256 avec 256 puces) ont démontré de bonnes performances sur certaines charges comme les réseaux de neurones clairsemés ou les graphes. L’approche de Graphcore mise moins sur le TFLOPS brut que sur l’exécution de modèles comportant des dépendances complexes (pas seulement de grandes multiplications de matrices). Comparé à NVIDIA : Graphcore revendique des débits d’entraînement compétitifs sur certains modèles de vision et une efficacité sur les petits batchs. Cependant, à mesure que les modèles se sont orientés vers de grands transformers denses, les IPU ont peiné à suivre la puissance de calcul et les besoins mémoire. La dernière Bow IPU de Graphcore utilise une mémoire 3D pour plus de bande passante, mais chaque puce reste limitée (≈ 900 Mo de mémoire par IPU), ce qui impose l’utilisation de nombreux IPU et un sharding complexe pour les grands modèles. La Blackwell de NVIDIA, avec sa mémoire immense et son accélération spécialisée des Transformers, creuse probablement l’écart sur les charges populaires (LLM, etc.). Graphcore se concentre désormais sur des marchés plus ciblés (quelques succès en finance et dans la recherche research.aimultiple.com) et met en avant une efficacité énergétique potentiellement supérieure pour des modèles de taille modérée. Pourtant, les gains d’efficacité et l’élan logiciel de Blackwell (PyTorch, etc. sont d’abord optimisés pour CUDA) désavantagent Graphcore pour une adoption générale. En somme, l’IPU de Graphcore est une architecture innovante qui se défend sur des niches, mais les GPU Blackwell restent l’outil universel de prédilection pour la majorité des tâches IA.

Tenstorrent et autres startups de puces IA

Une vague de startups tente de concurrencer NVIDIA avec des architectures novatrices, visant souvent des niches spécifiques comme l’efficacité énergétique ou l’inférence à faible coût :

Tenstorrent : Cofondée par le célèbre architecte Jim Keller, Tenstorrent conçoit des puces IA basées sur une architecture en flux de données flexible et exploite des cœurs RISC-V. Leur dernière puce, Wormhole, se décline en cartes PCIe ou serveurs (comme la solution Galaxy de Tenstorrent) pour l’entraînement et l’inférence IA research.aimultiple.com. Tenstorrent met en avant une conception modulaire et a même licencié sa propriété intellectuelle pour intégration dans d’autres SoC. Ils ont récemment levé d’importants fonds (plus de 200 M$, dont Jeff Bezos) afin de tenter de rivaliser avec NVIDIA research.aimultiple.com. La stratégie de Tenstorrent semble être de devenir un accélérateur IA « licenciable » à intégrer dans divers systèmes (même automobile ou edge computing). En termes de performance, peu de données publiques existent : ils sont probablement compétitifs avec les cartes NVIDIA de gamme moyenne sur ResNet ou petits modèles Transformer, mais loin du haut de gamme Blackwell. Leur architecture pourrait briller dans les scénarios datacenter basse consommation ou edge grâce à la programmabilité RISC-V et potentiellement à une meilleure efficacité. S’ils poursuivent leur innovation, Tenstorrent peut se faire une place, mais à court terme Blackwell domine sur la performance absolue et l’écosystème.
Mythic, Groq, d-Matrix, etc. : Plusieurs startups ciblent l’accélération de l’inférence avec des approches non conventionnelles. Mythic utilise le calcul analogique in-memory pour la multiplication matricielle très basse consommation. Groq (fondée par d’anciens Googlers ayant travaillé sur la TPU) a créé un processeur dont le pipeline d’exécution est déterministe (« processeur « streaming tensor » »), promettant une très faible latence et des performances élevées en batch-1 – Groq annonce des gains dans certaines tâches d’inférence temps réel. d-Matrix conçoit des puces pour l’inférence LLM avec calcul in-memory numérique. Chacune de ces startups cible une zone de marché où NVIDIA peut sembler surdimensionné ou inefficace : par exemple Mythic pour les appareils edge ultra basse consommation, Groq pour les systèmes exigeant une latence minimale, d-Matrix pour un LLM à coût abordable. Mais elles se heurtent aussi à la difficulté de l’intégration logicielle et à une portée limitée. Un nœud Groq peut battre un GPU sous-utilisé sur une tâche en temps réel, mais la puissance de Blackwell et la maturité logicielle font de ce dernier le choix sûr en datacenter. Il est notable que NVIDIA investit également l’inférence avec des logiciels optimisés (comme Triton Inference Server) et des combinaisons Grace Hopper très efficaces. Les startups doivent donc garder une nette avance sur leur niche. Aucune ne menace la position de Blackwell sur l’entraînement haut de gamme, mais elles enrichissent le paysage des accélérateurs.
AWS Trainium et autres : Outre les initiatives précédentes, certains fournisseurs cloud développent leurs propres puces IA (le Trainium d’AWS pour l’entraînement et Inferentia pour l’inférence, la puce Athena dont Microsoft serait l’auteur, etc.). Les clusters Trainium v2 seraient utilisés en interne par AWS (pour l’entraînement, par exemple, des modèles Anthropic) research.aimultiple.com. Ces puces visent à réduire la dépendance vis-à-vis de NVIDIA et à optimiser les charges du fournisseur cloud (souvent à moindre coût). Bien que ce ne soit pas des « startups », ce sont des concurrents importants puisqu’ils peuvent grignoter des parts de marché à NVIDIA sur le cloud. L’adoption de Blackwell par les clouds montre que NVIDIA reste très demandé, mais à long terme la pression de la concurrence via du silicium maison pèsera sur les prix et l’innovation.

Résumé : NVIDIA Blackwell représente actuellement le nec plus ultra des accélérateurs IA en 2025, mais la concurrence est intense. AMD suit de près (notamment en inférence et avec ses GPU riches en mémoire), les TPU de Google rivalisent avec NVIDIA à l’échelle du supercalcul (mais seulement chez Google), et startups/alternatives innovent autour de l’efficacité et de l’intégration. Comme le note une analyse de Bloomberg, « Pour les clients cherchant à entraîner des systèmes IA… l’avance de Hopper et Blackwell est essentielle », mais la question demeure combien de temps NVIDIA pourra conserver cette avance alors que d’autres investissent massivement dans les puces IA bloomberg.com. Jusqu’à maintenant, la feuille de route agressive de NVIDIA (Blackwell arrive seulement deux ans après Hopper avec des gains énormes) lui a permis de garder une longueur d’avance.

Perspectives d’avenir : tendances dans l’accélération matérielle de l’IA

Avec Blackwell établissant de nouveaux standards, quelle est la prochaine étape pour le hardware IA ? Plusieurs tendances clés se dessinent à l’horizon :

Évolution continue du multi-puce et des chiplets : Le design à double puce de Blackwell n’est probablement qu’un début. Les accélérateurs du futur pourraient intégrer encore plus de chiplets – par exemple, en séparant la fonctionnalité en tiles de calcul et de mémoire, ou en combinant des cœurs GPU avec des cœurs IA spécialisés. AMD et Intel expérimentent déjà l’empilement 3D (par ex., V-Cache d’AMD sur les CPU, potentiel d’empilement de HBM ou SRAM sur les GPU). NVIDIA pourrait adopter l’intégration 3D dans ses futures architectures afin de placer le cache ou la logique au-dessus des puces de calcul, pour plus de rapidité et d’efficacité. Le nouveau standard d’interconnexion de chiplets UCIe pourrait permettre de combiner des chiplets de différents fournisseurs sur un même module (imaginez un futur module avec un chiplet GPU NVIDIA et un accélérateur IA tiers ou un chiplet d’IO personnalisé). Le succès du MCM de Blackwell garantit que l’ère des énormes puces monolithiques touche à sa fin : la conception en chiplets deviendra la norme pour les accélérateurs haut de gamme afin de poursuivre la montée en performance.
Spécialisation pour les charges d’IA : À mesure que les charges IA se diversifient, on verra apparaître davantage d’unités spécialisées dans les accélérateurs. Blackwell a déjà ajouté le Transformer Engine. Les futurs designs pourraient inclure du hardware dédié pour les algorithmes de recommandation (qui impliquent des accès mémoire clairsemés), pour les réseaux de neurones graphiques, ou pour les simulations d’apprentissage par renforcement. On observe aussi de l’intérêt pour le calcul analogique pour les réseaux de neurones (comme ceux développés par Mythic) afin de réduire radicalement la consommation, même si cela pourrait d’abord apparaître dans des produits de niche. On peut également s’attendre à un support pour de nouveaux formats numériques – le FP4 de Blackwell pourrait être suivi de variantes inédites (block floating point, techniques d’arrondi stochastique, etc.) pour gagner en efficacité. Le concept de « tensor core » va donc s’étendre à une gamme plus large d’opérations IA.
Avancées dans les interconnexions – optiques et au-delà : NVLink 5 utilise du signal électrique, mais alors que les clusters GPU visent l’exascale, les interconnexions en cuivre pourraient atteindre leurs limites en portée et consommation. L’industrie recherche des interconnexions optiques pour la communication à l’échelle du rack ou même entre puces. L’acquisition de sociétés de mise en réseau par NVIDIA (Mellanox, Cumulus…) et des projets comme les commutateurs Quantum InfiniBand avec calcul « in-network » (SHARP) illustrent l’importance de la technologie réseau. Dans les prochaines années, on pourrait voir des GPU dotés d’IO optique pour une connexion directe par fibre entre serveurs, ou des interfaces photoniques à la NVLink capables de maintenir un débit élevé sur de longues distances. Cela permettrait des clusters désagrégés encore plus gigantesques (potentiellement des milliers d’accélérateurs) fonctionnant comme une seule entité, utile pour les modèles géants et l’inférence distribuée.
Efficacité énergétique et durabilité : À mesure que modèles et datacenters grossissent, la consommation électrique devient préoccupante. Les GPU Blackwell consomment beaucoup (probablement plus de 700W pour un module B100 SXM), et bien qu’ils soient plus efficaces par unité de calcul que leurs prédécesseurs, la consommation totale d’infrastructure IA ne cesse d’augmenter. Le matériel futur devra significativement améliorer les performances par watt. Les stratégies comprennent le passage à des nœuds de gravure plus petits (3nm, 2nm), l’utilisation de nouveaux types de transistors (Gate-all-around FET), un ajustement dynamique tension/fréquence adapté à la charge IA, et une meilleure gestion thermique (NVIDIA a déjà introduit l’immersion et le refroidissement liquide sur les systèmes Blackwell HGX nvidia.com). On pourrait aussi voir des changements architecturaux comme le mélange d’opérations à précision réduite ou analogiques pour certaines parties des réseaux, afin de limiter la consommation. Les accélérateurs IA pour l’edge et l’IoT vont également se multiplier ; ils privilégient la faible consommation, et la PI d’entreprises comme ARM, Qualcomm ou Apple (engines neuronaux des smartphones, etc.) va bénéficier des apprentissages du haut de gamme. NVIDIA pourrait même présenter un successeur à la gamme Jetson, basée sur Blackwell pour l’edge (robots, caméras, véhicules), pour apporter une partie de la puissance datacenter dans des domaines basse consommation.
Calcul à la périphérie vs. cloud : Le matériel devenant plus performant, certaines tâches IA auparavant réservées au cloud pourraient basculer sur l’appareil lui-même. Par exemple, les futures lunettes AR/VR ou robots domestiques pourraient embarquer des accélérateurs de niveau « mini-Blackwell » pour exécuter localement des IA complexes (pour la latence et la confidentialité). Cela induirait un modèle IA plus fédéré. La tendance edge computing signifie que l’accélération IA est nécessaire non seulement dans les gros serveurs mais aussi sous des formes compactes et déployables. On pourrait voir l’influence de Blackwell jusque dans des SoC (comme le DRIVE Thor pour l’auto, et peut-être demain pour les drones ou automates industriels). Le défi est d’offrir de hautes performances dans des enveloppes contraintes en puissance/chaleur – un problème qu’adressent des start-ups comme EdgeCortex ou les fabricants mobiles. Avec le temps, la distinction entre « GPU IA » et SoC généraliste s’estompera, puisque pratiquement tous les dispositifs intégreront des capacités d’accélération IA.
Intégration de l’IA et du HPC traditionnel : Le futur apportera aussi une intégration plus poussée CPU-GPU (ou accélérateur IA). Le superchip Grace (CPU) + Blackwell (GPU) de NVIDIA va dans ce sens. Les APU d’AMD en sont un autre exemple. Le projet Falcon Shores d’Intel (x86 + Xe GPU) visait un objectif similaire. Avec l’amélioration des standards de cohérence mémoire (comme CXL pour connecter la mémoire entre accélérateurs et CPUs), on pourrait voir des systèmes où les accélérateurs IA partagent une mémoire unifiée avec les CPUs, réduisant les temps de copie des données. C’est important pour les flux de travail hybrides simulation + IA (utiliser un modèle IA dans une boucle de simulation physique, par exemple). Sur le long terme, on pourrait voir émerger des architectures « XPU » assemblant différents types de cœurs – scalaire, vectoriel, matriciel – pour couvrir tous les aspects d’une application. Pour l’heure, l’association des CPUs Grace avec les GPU Blackwell reliés par NVLink est l’exemple phare : elle offre près de 1 To/s de cohérence, fusionnant tâches CPU et GPU sans friction nvidia.com. Les puces futures pourraient aller encore plus loin et s’intégrer sur la même puce, si faisable.

En résumé, le futur du hardware IA consistera à repousser les limites de performance tout en ciblant l’efficience et de nouveaux formats. La compétition stimulera l’innovation rapide – NVIDIA ne restera pas immobile, ni AMD, ni Intel, ni Google, ni les nombreuses start-ups. On verra une diversité d’accélérateurs optimisés selon l’échelle (cloud, edge) et l’usage (entraînement, inférence, spécialisation). Toutefois, au vu de l’élan actuel de NVIDIA avec Blackwell, on s’attend à ce qu’ils imposent le rythme, au moins à court terme. Jensen Huang évoque souvent le concept d’« accelerated computing » comme la direction phare de NVIDIA nvidianews.nvidia.com, sous-entendant que les GPU évolueront pour accélérer toutes les tâches computationnelles. Blackwell et ses successeurs deviendront ainsi de plus en plus généralistes, prenant en charge des charges allant au-delà des réseaux neuronaux – du traitement de données jusqu’aux requêtes de bases de données assistées IA, brouillant la frontière entre puces IA et processeurs généralistes.

Impact et implications sur le marché

L’introduction de Blackwell a un impact profond sur l’industrie et le marché de l’IA :

Fournisseurs de cloud : Les hyperscalers (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle) se précipitent pour déployer des GPU Blackwell dans leurs datacenters tellement la demande client de puissance IA est insatiable. Tous ont annoncé une disponibilité Blackwell pour 2024–2025 nvidianews.nvidia.com. Cela va sans doute renforcer la domination de NVIDIA sur le marché du GPU cloud, même si ces fournisseurs créent aussi leurs propres puces. À court terme, les clients cloud profiteront d’instances plus puissantes – ainsi, un utilisateur AWS pourra louer une instance Blackwell et obtenir un apprentissage plus rapide ou servir plus de requêtes IA au même coût qu’avant. Cela pourrait potentiellement faire baisser les coûts IA cloud (ou à tout le moins, permettre plus de performances pour un même prix), rendant possible à des start-ups de réaliser ce que seuls des laboratoires bien financés pouvaient faire. À l’inverse, les clouds surveilleront attentivement leurs propres coûts : les GPU Blackwell sont très chers (plusieurs dizaines de milliers de dollars l’unité), et les tarifs cloud refléteront cette rareté. Déjà, la capacité cloud en GPU était limitée pour les H100 du fait d’une demande excessive – avec Blackwell encore plus demandé (et une offre restreinte au début), on risque de voir des pénuries ou des allocations jusqu’en 2025. Les fournisseurs ayant sécurisé de gros volumes Blackwell (comme Oracle, ou AWS via des accords de co-développement nvidianews.nvidia.com) pourraient attirer plus de clients friands d’IA.
Entreprises et adoption IA : Pour les grandes entreprises, les systèmes à base de Blackwell abaissent la barrière à l’adoption de l’IA avancée. Des secteurs comme la finance, les télécoms, la distribution ou l’industrie veulent tous injecter de l’IA dans leurs opérations et produits. Avec l’efficacité de Blackwell, une entreprise obtient la puissance requise avec un nombre de nœuds réduit – là où il fallait une salle de 16 serveurs DGX auparavant, 4 systèmes à base de Blackwell suffisent pour la même charge IA. Cela réduit le nombre d’équipements, mais aussi la facture énergétique et l’occupation au sol (important pour les entreprises surveillant leur consommation électrique et leur empreinte carbone). On peut s’attendre à une vague de projets de modernisation IA lors du lancement de Blackwell : par exemple, des banques qui modernisent leurs plateformes de gestion du risque et de détection de fraude à l’aide de clusters Blackwell capables d’exécuter des modèles plus sophistiqués, ou l’industrie automobile qui accélère le développement de la conduite autonome (on observe déjà des constructeurs migrer vers Drive Thor). Les entreprises apprécieront aussi des fonctions comme le calcul confidentiel de Blackwell pour répondre aux exigences réglementaires – ainsi, une société de santé pourra garder les données patient chiffrées de bout en bout tout en tirant parti de puissants GPU pour l’analyse nvidia.com.
Start-up IA et laboratoires de recherche : Pour les start-up centrées sur l’IA (nouveaux modèles, solutions IA innovantes…), disposer de la performance Blackwell peut changer la donne. Cela remonte un peu l’égalité face aux géants, car les start-up peuvent accéder à la même classe de matériel via le cloud ou l’hébergement mutualisé (plusieurs clouds dédiés IA – CoreWeave, Lambda… – proposent Blackwell dès 2024 nvidianews.nvidia.com). Cela signifie qu’une start-up bien financée pourrait entraîner un modèle d’état de l’art sans attendre des mois ou réduire la taille des modèles pour cause de pénurie. On pourrait ainsi voir une accélération de l’innovation et une compétition accrue dans le développement IA. Mais cela pourrait également creuser l’écart entre ceux qui peuvent se payer du matériel dernier cri et les autres. Aujourd’hui, les meilleurs GPU NVIDIA sont chers et réservés aux gros acheteurs, ce qui a déjà provoqué des reproches de certains chercheurs lors du cycle H100. Si Blackwell est aussi demandé, certains petits laboratoires pourraient encore limiter leur accès. Cela encouragera le recours à des supercalculateurs communautaires (clusters universitaires Blackwell financés par des programmes publics) ou à des alternatives matérielles (AMD, si disponible avant et moins cher). Mais de façon générale, la large disponibilité de Blackwell dès mi-2025 va doper la R&D IA, avec sans doute de nouveaux modèles et capacités encore impossibles aujourd’hui faute de ressources de calcul.
Paysage concurrentiel : Sur le plan du marché, le lancement de Blackwell renforce la position de leader de NVIDIA dans le hardware IA. Les analystes estiment que NVIDIA détient 80 à 90% du marché de l’accélération, et l’avance prise avec Blackwell complique la tâche de ses concurrents reddit.com. AMD est le plus proche rival : sa stratégie visant 15–20% de part dépend du succès du MI300 et de la ponctualité de ses prochaines générations. Si Blackwell s’impose clairement partout, certains clients n’iront même pas voir ailleurs, verrouillant la domination de NVIDIA (comme CUDA est devenu la plateforme par défaut). Toutefois, le marché IA est immense (des milliers de milliards de dollars de potentiel), il y a de la place pour plusieurs acteurs. Les cloud providers investissent aussi dans leurs propres puces (TPU Google, Trainium AWS). Si ceux-là s’avèrent efficaces, cela pourrait freiner la croissance de NVIDIA sur ce segment à terme. Des facteurs géopolitiques interviennent aussi : les sociétés tech chinoises ne peuvent importer les GPU NVIDIA les plus puissants du fait du contrôle des exportations, ce qui les pousse à développer des puces IA nationales (Biren, Alibaba T-Head, Huawei Ascend…). Ces puces locales ont un train de retard (souvent l’équivalent de l’A100) research.aimultiple.com research.aimultiple.com, mais les progrès sont probables, créant des écosystèmes parallèles. NVIDIA réagit avec des versions bridées (H800 pour la Chine). Blackwell aura sans doute aussi des variantes export bridées. Conséquence : possible fragmentation géographique du marché hardware IA, mais dans l’immédiat NVIDIA reste la référence mondiale.
Coût et économie de l’IA : Les performances de Blackwell pourraient réduire fortement le coût d’un apprentissage ou d’une inférence, comme promis. Cela risque d’accélérer le déploiement de l’IA dans des secteurs sensibles au coût. Par exemple, un gain d’efficacité de ×25 en inférence pourrait rendre viable l’usage d’un gros modèle de langage dans une application grand public qui aurait été trop chère sur H100. On pourrait imaginer des fonctionnalités IA logicielles (assistants bureautiques, copilotes de code, etc.) moins coûteuses à proposer et donc plus répandues. De nouveaux services « AI-as-a-service » pourraient apparaître, où une entreprise propose d’entraîner ou héberger des modèles pour autrui sur infrastructure Blackwell (certaines start-up comme MosaicML – désormais chez Databricks – le faisaient déjà avec les générations précédentes ; Blackwell va booster ce secteur). Mais le coût absolu reste élevé – les entreprises dépenseront autant, tout en faisant bien plus d’IA. D’ailleurs, la valorisation de NVIDIA (trillions de capitalisation) traduit l’attente que cette demande d’accélérateurs va encore exploser. Blackwell renforce surtout la faim en calcul IA : en offrant plus de puissance, il libère de nouveaux usages, qui, à leur tour, stimuleront encore plus la demande.
Boucle d’innovation : Le déploiement massif de Blackwell pourrait aussi influencer les orientations de la recherche. Les chercheurs pourront tenter des expériences plus vastes ou des approches plus exigeantes (gros ensembles, entraînement sur séquences ultra longues…) qu’ils n’auraient pas osé sur du matériel limité. Cela permettra sans doute des percées qui attendaient seulement l’accès à plus de calcul. Par exemple, explorer des modèles IA 3D en fidélité totale, ou des modèles multi-modaux (vision + audio) d’une complexité inédite. C’est analogue à ce que l’accès au calcul intensif a produit dans les sciences. En IA, la possibilité de tests massifs grâce à Blackwell débloquera peut-être de nouveaux paradigmes (au-delà des Transformers ?) jusqu’alors impossibles à envisager.
Calendrier des générations à venir : Enfin, l’impact de Blackwell dépendra aussi du temps écoulé avant un nouveau bond. NVIDIA évolue sur un rythme d’environ 2 ans par architecture majeure. Si cela se poursuit, on peut tabler sur un successeur (nom de code probablement commençant par « C » dans leur schéma alphabétique – peut-être « Curie » ?) pour 2026/27. D’ici là, pour 2025 et sans doute 2026, Blackwell sera l’épine dorsale du calcul IA de pointe. Son succès conditionnera la stratégie des concurrents (AMD accélérera peut-être son planning, Intel choisira de doubler la mise ou de bifurquer).

En conclusion, NVIDIA Blackwell n’est pas juste une nouvelle puce – c’est un catalyseur qui accélère tout l’écosystème IA. Il permet aux ingénieurs et chercheurs d’aller plus loin, offre aux entreprises des analyses plus rapides et des produits plus intelligents, pousse les concurrents à rehausser leur niveau. Des méga-datacenters IA jusqu’aux machines autonomes en bordure de réseau, Blackwell et ses descendants porteront la prochaine vague d’innovation IA, nous entraînant véritablement « Blackwell et au-delà », vers l’avenir du calcul accéléré.

Sources : Les informations de ce rapport proviennent des annonces officielles de NVIDIA et des documents techniques sur l’architecture Blackwell nvidia.com nvidianews.nvidia.com, d’analyses d’experts du secteur et de publications (IEEE Spectrum, HPCwire, Forbes) sur des comparatifs de benchmarks spectrum.ieee.org ai-stack.ai, et de communiqués de presse des partenaires de NVIDIA mettant en avant les cas d’utilisation dans le cloud, l’automobile et la santé nvidianews.nvidia.com worldbusinessoutlook.com. Ces sources incluent les annonces du keynote GTC 2024 de NVIDIA nvidianews.nvidia.com, des blogs techniques cudocompute.com cudocompute.com, et des évaluations tierces des nouveaux matériels d’IA research.aimultiple.com bloomberg.com. Ensemble, elles offrent une vision complète des capacités de Blackwell et de son contexte dans le paysage en évolution du matériel d’IA.