Du côté de NVIDIA, nous apprenons que le caméléon envisagerait de réduire la capacité mémoire de ses futurs GPU Rubin Ultra à destination de l’intelligence artificielle. Le but serait de contrer les effets des pénuries de mémoire actuelles. En effet, en abaissant la capacité mémoire par puce, NVIDIA peut en produire davantage. À quoi bon sortir de gros GPU si c’est pour ne pas pouvoir répondre à la demande ?
Rubin Ultra : moins de mémoire, mais plus de GPU à sortir !
Samsung, SK Hynix et Micron ne tiennent pas la cadence ?
Afin de maintenir une bonne capacité de production de ses GPU Rubin Ultra, NVIDIA jouerait sur deux tableaux :
- Le type de mémoire utilisée
- La capacité maximale de ses cartes
Dans le premier cas, le caméléon exploiterait de la mémoire HBM4 plutôt que de la HBM4E. La raison est simple : il y a des incertitudes quant à la validation et à la montée en production de Samsung, Micron et SK Hynix autour de cette norme de mémoire.
Moins de mémoire = moins de perfs :
Par ailleurs, en réduisant la capacité mémoire des cartes, NVIDIA peut alors faire assembler davantage de cartes. Si la carte d’origine est prévue pour atteindre les 384 Go, des configurations en 192 Go et 256 Go sont à l’essai. Afin de réduire la capacité en VRAM, l’entreprise opterait pour des puces avec moins de couches : 8-Hi au lieu de 12-Hi.
Cependant, cette diminution des capacités mémoire entraînerait une baisse des performances par rapport aux puces disposant de 384 Go de mémoire. Mais les verts travailleraient sur des optimisations afin de compenser autant que possible l’impact négatif sur les perfs. À voir ce qu’ils arrivent à faire. Enfin, nous apprenons que les verts envisageraient une solution équivalente, mais avec la mémoire LPDDR5X SOCAMM2.
Bref, une pénurie de mémoire qui contraint même NVIDIA à revoir ses plans.
