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La pénurie mondiale de mémoire pourrait désormais toucher directement l’un de ses principaux moteurs : l’intelligence artificielle. Nvidia envisagerait en effet de réduire fortement la quantité de HBM4E intégrée à Rubin Ultra, sa future plateforme destinée aux centres de données, alors que les capacités de production ne suffisent déjà plus à répondre à l’explosion de la demande.
Selon le site The Information, Nvidia teste plusieurs configurations beaucoup moins généreuses que les spécifications initialement envisagées. Rubin Ultra devait initialement intégrer jusqu’à 1 To de HBM4E, mais des versions dotées de 256 Go, voire 192 Go, seraient désormais évaluées. Aucun changement définitif n’a toutefois encore été annoncé par le constructeur.

Cette révision serait spectaculaire alors que Nvidia présentait Rubin Ultra comme une évolution majeure de ses accélérateurs IA. La plateforme Rubin actuelle repose déjà sur de la mémoire HBM4 pouvant atteindre 288 Go par GPU.
La mémoire HBM4E associe une très large bande passante à plusieurs couches de mémoire empilées, mais sa fabrication est complexe et coûteuse. La demande est telle que SK Hynix profite d’une croissance spectaculaire grâce au marché de la HBM, tandis que Micron prévient que les tensions d’approvisionnement resteront durables.
Rappelons aussi que les soucis de Nvidia ne sont pas nouveaux : le fondeur avait déjà dû adapter certains produits grand public pour composer avec les contraintes sur la mémoire graphique.
Pour les plus grands modèles d’IA, réduire la mémoire disponible par accélérateur risque d’obliger les entreprises à répartir leurs charges sur davantage de GPU. La pénurie créée en partie par l’essor de l’IA pourrait ainsi contraindre Nvidia à vendre des puces moins généreuses en mémoire… tout en poussant certains clients à en acheter davantage. Une illustration particulièrement frappante des tensions qui traversent désormais toute l’industrie.
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