NVIDIA cède sa participation restante dans ARM ; son architecture de processeur peut-elle alimenter la prochaine révolution de l’IA ?

NVIDIA a finalisé la vente de sa participation restante dans ARM, marquant un tournant important par rapport à ses ambitions initiales d’acquisition de l’entreprise. Cette décision souligne l’évolution du marché du matériel d’IA et pourrait refléter des tendances plus générales au sein du secteur.

NVIDIA s’associe à Intel : un signe des limites d’ARM en matière d’IA agentive

La collaboration entre NVIDIA et ARM a joué un rôle déterminant dans la structuration de l’infrastructure actuelle de l’IA, notamment grâce au développement d’architectures de processeurs de pointe comme les séries Grace Hopper et Blackwell. Alors que NVIDIA s’apprête à lancer ses nouveaux processeurs Vera, tous les regards se tournent vers ARM, en particulier face aux interrogations concernant son rôle futur dans l’écosystème de l’IA. Selon de récents articles de Bloomberg, la cession par NVIDIA de sa participation résiduelle de 140 millions de dollars dans ARM coïncide avec les débats sur l’efficacité d’ARM dans le paysage de l’IA en pleine mutation.

Face à la forte demande en processeurs, notamment pour les charges de travail d’inférence multi-agents, l’industrie observe une transition du calcul centré sur les GPU vers des tâches pilotées par le CPU. Cette transformation est illustrée par le succès fulgurant d’Intel et d’AMD auprès des hyperscalers, qui recherchent de plus en plus des solutions CPU robustes pour leurs centres de données. Une analyse pertinente de GF Securities met en lumière les inquiétudes croissantes concernant l’architecture d’ARM.

Dans leur séance de questions-réponses suivant leur rapport de février, GFHK a noté que les processeurs basés sur ARM connaissent une dynamique relativement faible dans les serveurs d’IA, attribuant cela à une efficacité de planification GPU inférieure à celle des processeurs x86. Ils ont indiqué que des entreprises, dont NVIDIA, prévoient de développer des solutions CPU x86 en réponse.

– via Jukan (analyste chez Citrini)

Plusieurs facteurs contribuent à l’idée reçue selon laquelle les architectures x86 excellent dans la gestion des charges de travail automatisées. Notamment, l’accent mis sur les performances en rafale monothread dans les scénarios automatisés prime souvent sur les avantages du traitement multicœur. Dans les environnements exécutant des millions de microtâches par seconde, la moindre latence, même de l’ordre de la milliseconde, peut engendrer des retards de traitement importants.

L'architecture de Grace Hopper — Grace Hopper | Crédits image : NVIDIA

De plus, un atout majeur des processeurs x86 réside dans les écosystèmes bien établis des centres de données d’entreprise. Ces environnements, construits au fil des années avec des piles logicielles et des couches de virtualisation spécifiques, sont majoritairement basés sur l’architecture x86. Cette infrastructure bien ancrée explique la forte demande de serveurs Intel et AMD, notamment pendant la phase de modernisation des hyperscalers. Pour NVIDIA, la transition vers une architecture serveur x86 semble de plus en plus avantageuse.

Processeur Intel Xeon en laboratoire — Source de l’image : Intel

Il est important de noter que le virage stratégique de NVIDIA vers l’architecture x86 n’est pas une simple spéculation ; l’entreprise poursuit activement cette voie grâce à sa récente collaboration avec Intel. Ce partenariat vise à développer des solutions équivalentes à l’architecture x86 au sein de serveurs intégrant NVLink. La décision de se désengager d’ARM semble être avant tout une manœuvre financière, sans incidence directe sur l’orientation future des produits NVIDIA.

Actuellement, les processeurs Vera de NVIDIA sont basés sur la technologie ARM. Cependant, il est probable que l’entreprise diversifie son offre de processeurs en intégrant l’écosystème x86 d’Intel dans ses futures gammes de produits, comme Feynman.

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