Nvidia teste le Rubin Ultra face à la pénurie de HBM

Nvidia étudie actuellement des versions modifiées de son futur accélérateur IA Rubin Ultra, dotées d'une mémoire réduite, en réponse à une pénurie mondiale de mémoire haute performance (HBM). Selon des informations rapportées par The Information et corroborées par SemiAnalysis, le constructeur testerait des configurations comprenant 192 ou 256 gigaoctets de mémoire, soit bien moins que le téraoctet initialement prévu. Ces variantes utiliseraient également la génération HBM4 au lieu de la HBM4E, annoncée lors de la présentation officielle du produit à la conférence GTC plus tôt cette année. La HBM4E, qui offrait une puce logique personnalisable grâce à un partenariat entre Micron et TSMC, se heurte actuellement à des contraintes de production importantes. Les fabricants peinent à suivre la demande explosive des centres de données, ce qui pousse Nvidia à anticiper les retards. Parallèlement, le calendrier du serveur Kyber NVL144, intégrant le Rubin Ultra, aurait été repoussé de 2027 à 2028. Nvidia a toutefois maintenu que sa feuille de route reste inchangée, sans confirmer publiquement l'ampleur des ajustements. Cette réorganisation s'explique aussi par des changements potentiels dans l'architecture du processeur. Récemment, des rapports indiquaient que Nvidia aurait abandonné son design à quatre puces de calcul pour privilégier une version à deux puces. Dans ce contexte, une réduction de la capacité mémoire devient plus cohérente. Chaque puce Rubin standard est d'ores et déjà équipée de 288 gigaoctets de HBM4, ce qui laisse supposer que les nouvelles configurations viseront un équilibre entre performance et faisabilité industrielle. La pénurie de mémoire HBM touche l'ensemble du secteur, avec Samsung, SK Hynix et Micron ayant déjà vendu leurs capacités de production jusqu'en 2027. Le dirigeant de SK Hynix a d'ailleurs averti que 2027 marquerait le pic de cette tension sur le marché, qui pourrait persister jusqu'en 2030. Face à ces défis, Nvidia a sécurisé des accords d'approvisionnement à long terme, notamment en étendant son partenariat stratégique avec SK Hynix en juillet, incluant des engagements sur plusieurs années. Malgré les modifications techniques, certains clients indiquent privilégier la relation de long terme avec Nvidia plutôt que l'optimisation immédiate de la capacité mémoire par carte. En révisant ses spécifications, Nvidia tente de décaler la mise sur le marché tout en préservant son leadership dans le calcul accéléré. Ces ajustements reflètent les réalités d'une chaîne d'approvisionnement sous tension, où la disponibilité des composants critiques conditionne désormais le déploiement des générations futures d'intelligence artificielle.