Publié le 29 octobre 2025 11h02:00. Nvidia dévoile sa prochaine génération d’accélérateurs d’intelligence artificielle, la famille Rubin, promettant des performances considérablement accrues pour l’entraînement et l’inférence, avec une arrivée progressive sur le marché dès début 2026.
- La famille Rubin, successeur de la gamme Puits noir, intégrera des GPU dotés de jusqu’à 576 Go de mémoire HBM4 par module.
- Nvidia introduit une nouvelle variante, Rubin CPX, optimisée pour certaines phases de l’inférence et visant à réduire les coûts de production.
- Une architecture encore plus puissante, Rubin Ultra, est prévue pour 2027, avec une capacité mémoire atteignant 1 To par puce.
Nvidia continue d’innover dans le domaine de l’intelligence artificielle avec l’annonce de sa prochaine génération d’accélérateurs, baptisée Rubin. Ces nouveaux modules, présentés par Jen-Hsun Huang, le PDG de l’entreprise, s’appuient sur une architecture avancée et une mémoire de nouvelle génération pour offrir des performances significativement supérieures à celles des plateformes actuelles.
Le module phare, NVL144, se compose de deux GPU Rubin, chacun intégrant deux puces de silicium de taille maximale réalisable avec les procédés de fabrication actuels de TSMC. Chaque puce est équipée de 288 Go de mémoire HBM4 (High Bandwidth Memory), portant la capacité totale du module à 576 Go. Ce module est également associé à un processeur Véra, doté de 88 cœurs ARM et de 176 threads, interconnectés aux GPU via la technologie NVLINK-C2C avec un débit de 1,8 To/s (téraoctets par seconde).
Selon Nvidia, le système NVL144 atteindra des performances de 3,6 EFLOPS (exaoctets par seconde) en FP4 (format de calcul en virgule flottante sur 4 bits) pour l’inférence et de 1,2 EFLOPS en FP8 pour l’entraînement. Ces chiffres représentent une amélioration d’environ 3,3 fois par rapport à la plateforme GB300 NVL72 actuelle. La production de masse de ces modules devrait débuter début 2026, avec une disponibilité du matériel prévue plus tard dans l’année. Ce calendrier est légèrement décalé par rapport aux prévisions initiales de fin 2025.
Parallèlement, Nvidia a présenté Rubin CPX, une variante conçue pour optimiser les coûts tout en maintenant un niveau de performance élevé. Ces modules, similaires aux Rubin standards en termes de puissance de calcul, utilisent de la GDDR7, une mémoire moins coûteuse que la HBM. Nvidia explique que l’inférence, une fois un modèle d’IA entraîné, se divise en deux phases distinctes : une phase de préfiltre exigeante en puissance de calcul mais peu gourmande en bande passante, et une phase de décodage qui, au contraire, nécessite une bande passante élevée mais moins de puissance de calcul. L’objectif est d’utiliser les modules Rubin CPX pour la phase de préfiltre et de réserver les modules Rubin complets, équipés de HBM, pour la phase de décodage. Cette approche pourrait permettre de réduire les coûts de production sans impacter significativement les performances globales.
Nvidia envisage également une configuration où chaque module Véra Rubin (composé de deux GPU, soit quatre puces de silicium Rubin) pourrait être complété par quatre puces de silicium Rubin CPX, dans un rapport de 1:1.
Pour l’avenir, Nvidia a dévoilé les plans concernant Rubin Ultra (NVL576), une version encore plus performante de l’architecture Rubin. Comme pour la gamme Blackwell Ultra, Rubin Ultra se distinguera par une configuration plus importante, avec quatre puces de silicium au lieu de deux. Combinée à une capacité mémoire HBM4 doublée par puce, cela se traduira par 1 To de mémoire par puce (boîtier), et des performances atteignant 15 EFLOPS en FP4 et 5 EFLOPS en FP8. La disponibilité de Rubin Ultra est prévue pour le second semestre 2027.
Enfin, Nvidia a annoncé qu’une nouvelle architecture, Feynman, associée au CPU Véra, succédera à Rubin fin 2027 ou début 2028, poursuivant ainsi l’innovation dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Image du module de calcul Véra Rubin (Nvidia)
Image du module de calcul Véra Rubin CPX (Nvidia)
Feuille de route de l’IA Nvidia 2025-2026-2027 (Blackwell, Rubin, Feynman)
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