Parmi les annonces faites au Computex 2025, la solution d'infrastructure d'IA semi-personnalisable NVLink Fusion de NVIDIA et ses partenariats avec des acteurs du secteur, dont MediaTek et Qualcomm, ont été marquants. Cependant, Broadcom, ancien partenaire de NVIDIA, n'était pas mentionné. Cela a naturellement suscité des questions à ce sujet lors de la séance de questions-réponses mondiale avec les médias et les analystes de Jensen Huang, PDG de NVIDIA.
Nous invitons Broadcom à nous rejoindre à tout moment avec une attitude ouverte
Cependant, Huang Renxun n'a pas précisé si NVIDIA était actuellement en concurrence avec Broadcom, mais a souligné que NVIDIA était ouvert à ce que Broadcom rejoigne la coopération à tout moment.
Jensen Huang a déclaré que la technologie NVLink de NVIDIA en est déjà à sa cinquième génération et que l'entreprise a accumulé une vaste expérience dans les interconnexions puce à puce à haut débit, lui permettant ainsi de maîtriser parfaitement les technologies applicatives associées. Cela est particulièrement vrai compte tenu de la tendance actuelle en matière d'intelligence artificielle, où NVLink permet de connecter de nombreuses ressources de calcul accéléré, permettant ainsi une augmentation significative de la puissance de calcul.
L'entreprise a annoncé le lancement de la solution NVLink Fusion, en collaboration avec des acteurs du secteur tels que MediaTek et Qualcomm, afin de connecter les ASIC, les processeurs et autres composants informatiques de ses partenaires grâce à la technologie NVLink. Cela permettra non seulement aux solutions NVIDIA d'intégrer davantage de scénarios d'application d'intelligence artificielle, mais aussi d'exploiter les ressources de calcul accéléré de NVIDIA, ce qui sera plus bénéfique pour le développement futur de NVIDIA.
Quant à la solution NVLink Fusion, elle influencera également Broadcom et d’autres acteurs de l’industrie tels qu’Intel, AMD, Google, Meta, Microsoft, Cisco et HP pour proposer conjointement des normes d’interconnexion de réseau.UALink (Ultra Accelerator Link), c'est peut-être pour cette raison que Broadcom n'apparaît pas dans la liste de coopération des solutions NVLink Fusion.
En fait, à en juger par l'acquisition précédente de Mellanox par NVIDIA et son intégration à son activité réseau, bien que NVIDIA entretienne également un partenariat technologique réseau avec Broadcom, il est clair qu'ils sont également concurrents sur le marché des serveurs pour applications d'IA. Si l'on ajoute à cela le fait que la solution NVLink Fusion concurrence UALink sur le marché, la relation entre NVIDIA et Broadcom, qui est à la fois une collaboration et une concurrence, devient encore plus marquée.
La conception ASIC seule ne peut pas soutenir le développement rapide de l'intelligence artificielle
En parlant de la solution NVLink Fusion, Huang Renxun a également partagé son point de vue sur le développement de circuits intégrés spécifiques aux applications ASIC.
Huang estime que le développement de la conception ASIC est tout aussi important, mais actuellement, jusqu'à 90 % des conceptions ASIC échouent. En effet, ces conceptions sont généralement conçues pour des besoins informatiques spécifiques et sont difficilement compétitives dans le contexte actuel de développement rapide de l'intelligence artificielle.
Prenons l'exemple du TPU de Google. Il s'agit d'un composant de calcul accéléré basé sur ASIC, principalement utilisé pour accélérer les calculs au sein des services Google. Cependant, son modèle d'intelligence artificielle Gemini, actuellement promu, repose toujours sur les ressources d'accélération GPU de NVIDIA et offre une accélération pour différents types de calcul.
Par conséquent, en évoquant les produits NVIDIA, Jensen Huang a souligné que leurs conceptions reposent sur une architecture compatible et sont adaptées à la demande grâce à des logiciels comme CUDA. M. Huang a expliqué que, même si NVIDIA améliore chaque année les performances de calcul de ses produits, les clients n'ont pas nécessairement besoin de les mettre à jour chaque année. Les ajustements logiciels permettent de garantir que les produits NVIDIA répondent à leurs besoins et, même après une certaine période d'utilisation, ils peuvent s'adapter rapidement aux besoins des applications informatiques antérieures.
