Les performances réelles de Vera Rubin révélées pour la première fois, amélioration significative des performances ! Nvidia "vole la vedette" avant la conférence AMD

La société Nvidia, à la veille de la conférence annuelle de lancement de produits de son rival AMD, porte un coup dur en dévoilant massivement les données de performances réelles de sa nouvelle plateforme Vera Rubin et en publiant officiellement les spécifications complètes de sa puce CPU développée en interne, Vera.

Mardi, Nvidia a révélé que le CPU Vera affiche une performance presque doublée par rapport à la puce x86 sur les tâches d'IA agent-based, avec une réduction de la latence jusqu'à six fois. Parallèlement, un test de production précoce mené par le partenaire cloud CoreWeave indique qu’en exécutant le modèle DeepSeek R1, le débit de token généré par mégawatt de puissance sur la plateforme Vera Rubin NVL72 est dix fois supérieur à celui du système GB200 NVL72 basé sur l’architecture Blackwell, de génération précédente.

Le timing de cette publication de données est particulièrement significatif. AMD tiendra jeudi à San Francisco sa conférence annuelle de lancement de produits "Advancing AI", et le dévoilement concentré des performances par Nvidia est largement interprété comme une opération intentionnelle de marketing. Pour les fournisseurs cloud et clients entreprises qui évaluent leurs investissements dans l’infrastructure AI de prochaine génération, ces données auront un impact direct sur leurs décisions d'achat.

Par ailleurs, Nvidia a également officiellement annoncé que le CPU Vera a été livré en juin lors de la première vague, avec des clients comprenant OpenAI, Anthropic et SpaceX. Cela marque l'entrée officielle de Nvidia sur le marché des CPUs, lançant une offensive directe sur le terrain traditionnel d'AMD et d'Intel.

Présentation du CPU Vera : Nvidia s’installe sur le marché des serveurs CPU

Nvidia a dévoilé mardi les spécifications complètes, résultats de benchmarks et informations architecturales du CPU Vera destiné aux centres de données — des données essentielles permettant une évaluation approfondie de la puce par les clients potentiels. La société a précisé que les premières unités de la puce Vera ont été livrées en juin à OpenAI, Anthropic et SpaceX.

Vera est le premier CPU serveur conçu en interne par Nvidia dès le niveau du noyau, utilisant une microarchitecture personnalisée baptisée "Olympus core", au lieu d’un design standard fourni par Arm.

Hannah Coutand, responsable marketing produit Vera chez Nvidia, a expliqué que la conception du processeur met l’accent sur la vitesse par core, une large bande passante mémoire et une faible latence, avec pour objectif de "permettre à l'agent de revenir le plus rapidement possible au GPU, et de maintenir le GPU à un niveau d'utilisation maximal". Côté hardware, la consommation d'énergie de Vera varie entre 250 et 450 watts, chaque puce supportant jusqu'à 1,5 TB de mémoire basse consommation.

Selon les derniers tests de performance Nvidia indique que Vera offre une amélioration de 1,9 fois des performances sur les tâches d’IA agent-based par rapport à la puce x86, avec une latence divisée par six. Nvidia affirme également que Vera surpasse le CPU flagship EPYC Turin d’AMD de près de 100 % sur certaines benchmarks industrielles standards. Auparavant, Nvidia estimait que les performances globales de Vera sur les tâches AI agent-based étaient 50 % supérieures à celles d’une puce x86.

Le lancement de Vera s’inscrit dans la stratégie d'intégration verticale de Nvidia. Wolfe Research évalue le prix moyen de la puce Vera à environ 5 000 dollars l’unité, avec une prévision de 1,3 million d’unités expédiées cette année. Ian Buck, vice-président du calcul hyperscale, indique que l’IA agent-based rend le CPU "de plus en plus indispensable", et prévoit que le marché global des CPUs serveurs pourrait atteindre 200 milliards de dollars.

Test réel Vera Rubin : un bond d’efficacité énergétique par dix

CoreWeave a effectué au début juin le premier déploiement et la première validation industrielle de Vera Rubin NVL72, concernant l’alimentation, le refroidissement, le réseau et le calcul complet. Les données révélées représentent les premiers résultats de tests réels publiés pour la puce Vera Rubin NVL72.

Les tests, fondés sur le modèle DeepSeek R1, montrent que pour un temps de réponse identique, le nombre de tokens générés par mégawatt par seconde sur Vera Rubin NVL72 est dix fois supérieur à celui de GB200 NVL72. CoreWeave précise aussi que les optimisations appliquées à Vera Rubin NVL72 sont rétrocompatibles sur le système GB200 NVL72, lui permettant d’augmenter son débit par mégawatt de plus de quatre fois en trois mois. Nvidia indique que ces résultats ont été validés par plus de 250 000 configurations indépendantes et plus de 1,4 million d’heures GPU de test.

Côté architecture, l’armoire Vera Rubin NVL72 intègre 72 GPU Rubin et 36 CPU Vera, interconnectés via une architecture NVLink 6 de 260 TB/s et supportant nativement la précision NVFP4. CoreWeave indique que cette hausse d’efficacité permet aux clients de traiter davantage de flux d’inférence pour une même enveloppe de consommation, ou de faire tourner une charge identique avec moins d’énergie, réduisant ainsi le coût par token.

CoreWeave a également présenté des exemples concrets : une entreprise mondiale de cybersécurité prévoit d'exécuter l'inférence de détection des menaces avec un rendement dix fois supérieur par watt ; une société d’agents de programmation autonomes compte étendre ses tâches d’agent en réduisant fortement le coût par token ; un moteur de recherche AI natif estime pouvoir élargir son service de recherche temps réel à plus d’utilisateurs sans dépasser les contraintes de délai de réponse.

Optimisation collaborative de l’infrastructure : synergie hard-soft pour une efficacité accrue

Nvidia insiste sur le fait que le gain de performance ne repose pas uniquement sur la puce elle-même, mais résulte de la stratégie de conception collaborative entre hardware et software. En optimisant de manière dynamique toute la pile infrastructure et énergétique, Nvidia affirme pouvoir déployer jusqu’à 40 % de GPU supplémentaires dans la même enveloppe de consommation.

Côté refroidissement, Nvidia utilise un système de liquide en boucle fermée à 45°C, économisant environ 4 millions de gallons d’eau par mégawatt chaque année par rapport à un refroidissement standard. Côté réseau, l’architecture NVLink 6 de sixième génération offre pour le décodage des grands modèles linguistiques un débit 2,3 fois supérieur à l’architecture Ethernet ; la plateforme Spectrum-X bénéficie d'un accès en bande passante RDMA distant 1,6 fois plus rapide, avec 1,7 fois moins de commutateurs, cinq fois plus efficace en optique et dix fois plus fiable.

La plateforme Spectrum-6 de dernière génération de Nvidia a commencé à être livrée à CoreWeave, Microsoft, Nebius B.V., SpaceXAI Corp. et Tesla. Nvidia accélère actuellement les expéditions vers Google Cloud, Microsoft Azure, Meta, Oracle Infrastructure Cloud, Dell Technologies, OpenAI et CoreWeave.

Nvidia reste un challenger dans le domaine des CPUs

Bien que les données de performance de Vera attirent l’attention, Nvidia fait face à des défis importants en termes de part de marché CPU. Selon Kevin Knox, analyste chez Gartner, AMD est actuellement le principal concurrent sur le segment des CPUs serveurs AI pour entreprises. Environ 66,8 % du marché des CPUs serveurs reviendrait à Intel, contre 33 % à AMD, qui continue de gagner du terrain et d’approfondir ses partenariats avec les services cloud hyperscale.

Motivées par la demande croissante liée à l’IA agent-based, les actions AMD et Intel ont gagné respectivement 128 % et 149 % en valeur cette année, loin devant la progression de Nvidia d’environ 8 %, se distinguant comme les actions de puce les plus performantes en 2026.

À ce stade, la liste des partenaires cloud de Nvidia pour Vera ne comporte qu’Oracle, sans inclure les autres grands acteurs du secteur. Hannah Coutand admet que Vera en est encore à la "phase d'adoption précoce", mais OpenAI prévoit de commencer à déployer massivement la puce Vera dès ce trimestre.

Karl Freund, fondateur de Cambrian AI Research, résume la stratégie Nvidia comme suit : "Leur objectif est de libérer les clients de leur dépendance aux CPUs Intel ou AMD, ils sont déterminés à s’emparer de ces revenus. Ils ont choisi de se concentrer sur la création d’un CPU unique que personne d’autre sur le marché ne propose pour le moment."