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Ce n’est un secret pour personne que Nvidia a énormément profité du boom de l’IA. Les gains de valeur nette du PDG Jensen Huang cette année en sont un autre rappel. Si vous êtes un joueur sur PC, vous les connaissez peut-être simplement pour leurs cartes graphiques – en parlant de cela, la série RTX 50 vient d'être lancée – mais ce sont les puces IA de Nvidia qui ont aidé l'entreprise à devenir une puissance sur la scène mondiale.
Et maintenant, quelques années après avoir affirmé que « la loi de Moore est morte » lors d'une séance de questions-réponses, Huang révèle que les puces d'IA de l'entreprise s'améliorent plus rapidement que ne le prévoit la loi. Pour référence, la loi de Moore est définie par Intel comme « l'observation selon laquelle le nombre de transistors sur un circuit intégré doublera tous les deux ans avec une augmentation minime du coût » – elle a été proposée à l'origine par Gordon Moore, le co-fondateur d'Intel, et a fonctionné pour la plupart.
Les puces IA de Nvidia s'améliorent plus rapidement que la loi de Moore
Dans une nouvelle interview avec TechCrunch plus tôt cette semaine, le PDG de Nvidia a donné quelques précisions concernant l'état des puces IA de Nvidia :
“Nos systèmes progressent bien plus vite que la loi de Moore”
« Nous pouvons construire l’architecture, la puce, le système, les bibliothèques et les algorithmes en même temps. Si vous faites cela, vous pourrez alors avancer plus rapidement que la loi de Moore, car vous pourrez innover sur l'ensemble de la pile. »
Jensen Huang, PDG et co-fondateur de Nvidia
Il ne s’agit pas pour autant de discréditer l’importance de la loi de Moore pour l’informatique. Huang lui-même aurait déclaré que « la loi de Moore était si importante dans l'histoire de l'informatique parce qu'elle réduisait les coûts informatiques », mais l'avènement de l'IA et la croissance rapide qu'elle a permise ont simplement permis à la technologie de progresser plus rapidement que jamais prévu. avant. Il prédit également que « la même chose va se produire avec l’inférence, où nous augmenterons les performances, et par conséquent, le coût de l’inférence sera moindre » – l’inférence fait référence à l’idée d’un modèle d’IA entraîné faisant des prédictions en analyser de nouvelles données.
À l'heure actuelle, la nouvelle architecture Blackwell de Nvidia est un moteur à la fois pour ses puces AI et ses cartes graphiques GeForce. Huang a récemment confirmé que « la production progresse sans problème » pour les puces Blackwell AI et est sur la bonne voie pour augmenter les performances de 30 fois au cours de son processus d'inférence. Cela a maintenant été démontré sous la forme de la nouvelle puce de centre de données GB200 NVL72, que Jensen a présentée sur scène au CES 2025 ; la puce utilise la nouvelle architecture Blackwell.
Le plus grand succès de Nvidia à ce jour est peut-être la puce H100 (basée sur l'architecture Hopper, le prédécesseur de Blackwell), dont les entreprises technologiques se sont empressées de s'approvisionner pour former des modèles d'IA. Cependant, la dernière génération constitue évidemment une amélioration considérable par rapport à la précédente, à une époque où l’inférence est hautement prioritaire. Selon TechCrunch, Huang a affirmé que les puces d'IA de Nvidia sont aujourd'hui mille fois meilleures que celles d'il y a 10 ans, bien en avance sur ce que la loi de Moore pourrait jamais prédire.
