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Datacenters pour l’IA : Neoverse N4 chez Arm, des puces Qualcomm pour AWS

Next.ink · mis à jour il y a 10 j

Ça bouge toujours dans le monde de l’IA et des datacenters. Cette semaine, Arm annonce son Neoverse CSS N4, avec jusqu’à 128 cœurs CPU, du PCIe 7 et de la LPDDR6.

Nouvelle puce Arm pour datacenters

Arm, un fabricant de puces électroniques, a annoncé une nouvelle génération de processeurs dédiés aux datacenters, appelés Neoverse CSS N4. Ces puces sont conçues pour répondre à la demande croissante en calcul, notamment pour l’intelligence artificielle (IA). Le CSS (Compute Subsystem) est un sous-système où Arm fournit le cœur de la puce, tandis que ses partenaires peuvent ajouter des composants comme la mémoire ou les entrées/sorties. Le N4 est jusqu’à deux fois plus performant que la génération précédente (N3) et jusqu’à 1,25 fois plus économe en énergie. Il supporte des fréquences allant jusqu’à 3,8 GHz et peut intégrer jusqu’à 128 cœurs par puce, contre 32 pour le N3. Les performances par socket sont doublées, et la bande passante mémoire est multipliée par 1,75 par rapport au N3. Ces améliorations visent à répondre aux besoins des centres de données, où la puissance de calcul est cruciale pour des applications comme l’IA générative.

Architecture et innovations

Le Neoverse CSS N4 utilise l’architecture Armv9.3, une version récente des instructions que les processeurs exécutent. Les caches, qui stockent temporairement les données pour accélérer les calculs, ont été améliorés : le cache L1 (pour les instructions et les données) passe à 64 ko, contre 32 ou 64 ko auparavant, tandis que le cache L2 reste à 2 Mo. La puce supporte plusieurs types de mémoire, comme la LPDDR6 (une mémoire rapide pour les appareils mobiles) et la DDR5 (une mémoire standard pour les ordinateurs). Elle est également compatible avec la MR-DIMM, une technologie émergente pour les serveurs, et jusqu’à 128 lignes de PCIe gen 7, un standard pour connecter des composants comme des cartes graphiques ou des disques durs. Ces innovations permettent une meilleure gestion des données et une réduction des temps de calcul.

Qualcomm et AWS collaborent

Qualcomm, un autre fabricant de puces, a annoncé un partenariat avec Amazon Web Services (AWS), la branche cloud d’Amazon, pour développer des puces personnalisées destinées aux datacenters. Ces puces seront optimisées pour l’inférence, une étape clé de l’IA où les modèles déjà entraînés sont utilisés pour faire des prédictions ou générer du texte. Elles incluront également des solutions de connectivité ultra-rapide, jusqu’à 1,6 Tb/s (téraoctets par seconde), ce qui permet de transférer des quantités massives de données en un temps record. Ce partenariat s’inscrit dans la course aux infrastructures pour l’IA, où les entreprises cherchent à améliorer la vitesse et l’efficacité de leurs services cloud.

OpenAI et Samsung développent des puces

OpenAI, l’entreprise derrière le célèbre modèle d’IA ChatGPT, collabore avec Samsung pour concevoir des puces de nouvelle génération dédiées à l’IA. Selon Harrison Kim, directeur général d’OpenAI en Corée du Sud, cette coopération porte notamment sur la production conjointe et la recherche pour des puces plus performantes. En juin 2026, OpenAI avait déjà dévoilé une puce appelée Jalapeño, développée avec Broadcom et gravée par TSMC (un autre fabricant de puces). Ces initiatives montrent l’importance stratégique des puces pour l’IA, avec des acteurs majeurs comme OpenAI cherchant à sécuriser leurs propres solutions matérielles pour réduire leur dépendance aux fournisseurs traditionnels.

Ce que ça pourrait changer

En parallèle des annonces pour les datacenters, Arm a présenté deux nouvelles puces pour les appareils mobiles : les cœurs CPU *C2-Ultra* et *C2-Pro*, ainsi qu’un GPU (*Graphics Processing Unit*) appelé *Mali G2-Ultra NX*. Ces innovations sont spécialement conçues pour l’IA, avec des performances améliorées par rapport aux générations précédentes. Le GPU Mali G2-Ultra NX intègre une *accélération neuronale* directement dans sa chaîne graphique, ce qui permet aux développeurs de créer des expériences visuelles plus riches et réactives sur smartphones. Par exemple, cela pourrait améliorer la qualité des jeux mobiles ou des applications utilisant l’IA pour traiter des images en temps réel.

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