Les data centers AI sont confrontés à un dilemme coûteux lorsqu’ils manquent d’espace : construire des installations plus grandes ou trouver des moyens de faire fonctionner plusieurs sites ensemble de manière transparente. La dernière technologie Ethernet Spectrum-XGS de NVIDIA promet de résoudre ce défi en connectant les data centers AI sur de vastes distances pour former ce que la société appelle des « giga-usines de super-AI à l’échelle ».
Annoncée avant Hot Chips 2025, cette innovation en matière de réseau représente la réponse de l’entreprise à un problème croissant qui oblige l’industrie de l’IA à repenser la distribution de la puissance de calcul.
Le problème : Lorsqu’un bâtiment ne suffit pas
Les modèles d’intelligence artificielle devenant de plus en plus sophistiqués et exigeants, ils nécessitent une puissance de calcul énorme qui dépasse souvent ce qu’une seule installation peut fournir. Les data centers AI traditionnels sont confrontés à des contraintes en termes de capacité électrique, d’espace physique et de capacités de refroidissement.
Lorsque les entreprises ont besoin de plus de puissance de traitement, elles doivent généralement construire de toutes nouvelles installations, mais coordonner le travail entre des sites séparés a été problématique en raison des limitations du réseau. Le problème réside dans l’infrastructure Ethernet standard, qui souffre de latences élevées, de fluctuations de performance imprévisibles (appelées « jitter ») et de vitesses de transfert de données incohérentes lors de la connexion de sites éloignés.
Ces problèmes rendent difficile pour les systèmes AI de distribuer efficacement des calculs complexes sur plusieurs sites.
La solution de NVIDIA : La technologie Scale-across
L’Ethernet Spectrum-XGS introduit ce que NVIDIA appelle la capacité « scale-across » – une troisième approche en matière d’informatique AI qui complète les stratégies existantes « scale-up » (rendre les processeurs individuels plus puissants) et « scale-out » (ajouter plus de processeurs dans le même emplacement).
La technologie s’intègre dans la plateforme Ethernet Spectrum-X existante de NVIDIA et comprend plusieurs innovations clés :
– Des algorithmes adaptatifs à la distance qui ajustent automatiquement le comportement du réseau en fonction de la distance physique entre les installations
– Un contrôle de congestion avancé qui prévient les goulots d’étranglement lors de la transmission sur de longues distances
– Une gestion précise de la latence pour garantir des temps de réponse prévisibles
– Un système de télémétrie de bout en bout pour la surveillance et l’optimisation en temps réel du réseau
Selon l’annonce de NVIDIA, ces améliorations peuvent « quasiment doubler les performances de la NVIDIA Collective Communications Library », qui gère la communication entre plusieurs unités de traitement graphique (GPU) et nœuds de calcul.
Implémentation dans le monde réel
CoreWeave, une entreprise d’infrastructure cloud spécialisée dans le calcul accéléré par GPU, prévoit d’être parmi les premiers adoptants de l’Ethernet Spectrum-XGS. Cette mise en œuvre servira de cas test pratique pour déterminer si la technologie peut tenir ses promesses dans des conditions réelles.
Contexte industriel et implications
L’annonce fait suite à une série de lancements axés sur le réseau de NVIDIA, notamment la plateforme Spectrum-X originale et les commutateurs photoniques en silicium Quantum-X. Ce schéma suggère que l’entreprise reconnaît l’infrastructure réseau comme un goulot d’étranglement critique dans le développement de l’IA.
La technologie pourrait potentiellement influencer la façon dont les data centers AI sont planifiés et exploités. Au lieu de construire d’immenses installations uniques qui mettent à rude épreuve les réseaux électriques locaux et les marchés immobiliers, les entreprises pourraient répartir leur infrastructure sur plusieurs petits sites tout en maintenant des niveaux de performance élevés.
Considérations techniques et limitations
Cependant, plusieurs facteurs pourraient influencer l’efficacité pratique de l’Ethernet Spectrum-XGS. Les performances du réseau sur de longues distances restent soumises à des limitations physiques, notamment la vitesse de la lumière et la qualité de l’infrastructure internet sous-jacente entre les sites. Le succès de la technologie dépendra largement de sa capacité à fonctionner dans ces contraintes.
De plus, la complexité de la gestion des data centers AI distribués va au-delà du réseau pour inclure la synchronisation des données, la tolérance aux pannes et la conformité réglementaire dans différentes juridictions – des défis que les améliorations du réseau seules ne peuvent pas résoudre.
Disponibilité et impact sur le marché
NVIDIA affirme que l’Ethernet Spectrum-XGS est « disponible dès maintenant » dans le cadre de la plateforme Spectrum-X, bien que les tarifs et les calendriers de déploiement spécifiques n’aient pas été divulgués. Le taux d’adoption de la technologie dépendra probablement de sa rentabilité par rapport aux approches alternatives, telles que la construction de grandes installations uniques ou l’utilisation de solutions réseau existantes.
En fin de compte, pour les consommateurs et les entreprises, la question est la suivante : si la technologie de NVIDIA fonctionne comme promis, nous pourrions voir des services AI plus rapides, des applications plus puissantes et potentiellement des coûts plus bas alors que les entreprises gagnent en efficacité grâce au calcul distribué. Cependant, si la technologie échoue à livrer dans des conditions réelles, les entreprises d’IA continueront à devoir choisir entre la construction d’installations uniques de plus en plus grandes ou à accepter des compromis en termes de performances.
Le déploiement à venir de CoreWeave servira de premier test majeur pour déterminer si la connexion des data centers AI sur de longues distances peut vraiment fonctionner à grande échelle. Les résultats détermineront probablement si d’autres entreprises emboîtent le pas ou optent pour des approches traditionnelles. Pour l’instant, NVIDIA a présenté une vision ambitieuse, mais l’industrie de l’IA attend toujours de voir si la réalité correspond à la promesse.