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Technologie

Nvidia introduit un module de calcul sans câbles pour l'IA

Nvidia a dévoilé son nouveau module de calcul Vera Rubin, conçu pour réduire drastiquement le câblage et simplifier l'assemblage dans les centres de données IA.

24 juillet 2026
Nvidia introduit un module de calcul sans câbles pour l'IA

Nvidia a présenté son nouveau module de calcul Vera Rubin, conçu pour réduire considérablement l'utilisation de câbles dans l'assemblage des centres de données d'intelligence artificielle. Cette nouvelle conception vise à accélérer et simplifier l'installation et la maintenance de milliers d'unités GPU.

L'entreprise indique que le nouveau module Vera Rubin, intégrant les dernières puces de Nvidia, a atteint une configuration quasi sans câbles. Ceci est rendu possible par un refroidissement liquide, qui remplace les nombreux câbles nécessaires pour l'alimentation électrique et les connexions réseau par un seul connecteur centralisé. Nvidia qualifie cela de "sans câble", bien que deux câbles soient toujours nécessaires pour l'alimentation et le réseau.

Andrew Bell, vice-président senior de l'ingénierie matérielle chez Nvidia, a noté que les anciens modèles comportaient jusqu'à 50 à 60 câbles, nécessitant deux à trois heures de montage avec un taux de réussite de seulement 20 %. Il affirme que le nouveau module Vera Rubin peut être assemblé en cinq minutes avec un taux de réussite de 95 %.

La réduction des câbles accélère non seulement l'assemblage et minimise les erreurs, mais améliore également le flux d'air des composants et simplifie la maintenance. L'approche de refroidissement liquide permet des performances plus élevées et une consommation d'énergie réduite par rapport aux méthodes traditionnelles de refroidissement par air.

Le développement de la plateforme Vera Rubin de Nvidia reflète une tendance industrielle plus large visant à optimiser les centres de données et à accroître l'automatisation. En réduisant la dépendance aux câbles et en améliorant l'efficacité du refroidissement, Nvidia cherche à répondre à la demande croissante de puissance de calcul pour l'intelligence artificielle.

Source originale: fastcompany.com