Silicon
AMD attaque NVIDIA sur les CPU : les agents IA changent la bataille
AMD conteste NVIDIA Vera avec EPYC Venice. Les agents attendent aussi leurs outils : pourquoi les scores par cœur et par rack ne racontent pas la même chose.
GPU & Silicium
Silicon : GPU, mémoire et interconnexions
GPU, mémoire HBM, interconnexions NVLink et microarchitecture : ce qui détermine vraiment la performance et le coût du compute IA, du die au datacenter.
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Articles : Silicon
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Face à NVIDIA, Huawei mise sur la machine entière
Huawei présente Atlas 960E et ses 4 096 accélérateurs annoncés. Peut-on déplacer la compétition de la puce vers le système entier ?
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800 V continu : pourquoi les datacenters IA changent leur alimentation
Une baie de GPU tire déjà plus de 2 000 ampères. À 1 MW, le 54 V actuel demande près de 20 000 ampères : voici pourquoi NVIDIA et les hyperscalers passent au 800 V continu, et ce qui reste à résoudre.
Silicon
Threadripper Halo Station vs DGX Station : comment comparer leur mémoire ?
Votre modèle dépasse la mémoire d’un GPU. AMD et NVIDIA proposent deux façons de lui faire de la place, mais leur capacité totale ne suffit pas à choisir.
Silicon
Ryzen AI Halo face au DGX Spark : ce que 128 Go ne disent pas
Ryzen AI Halo et DGX Spark proposent 128 Go, mais leurs performances changent selon le modèle et le protocole. Mesures constructeur et essais indépendants audités.
Silicon
BlueField-4 face à Pensando Salina : le DPU entre dans le chemin de l'inférence
BlueField-4 et Pensando Salina ne calculent aucun token. Ils déplacent le réseau, le stockage, la sécurité et certains transferts du KV cache hors du CPU hôte. Voici le chemin de données qui peut libérer le GPU, ou seulement déplacer le goulot.
Silicon
UALink 2.0 contre NVLink 6 : quand le réseau calcule l'all-reduce
UALink 2.0 standardise le calcul dans le réseau ; NVLink 6 l'intègre dans ses switches. Voici ce que ce mécanisme change, et pourquoi Helios et Vera Rubin restent impossibles à départager.
Silicon
Mac Studio M3 Ultra limité à 96 Go : ce qui change pour les LLM locaux
Apple vendait le M3 Ultra avec 256 ou 512 Go de mémoire unifiée. Il ne reste que 96 Go. La puce n'a pas ralenti, mais une classe entière de modèles locaux vient de sortir du catalogue.
Silicon
RTX PRO 6000 ou trois RTX 5090 : 96 Go ne font pas une mémoire unique
Une RTX PRO 6000 et trois RTX 5090 totalisent chacune 96 Go de GDDR7. Pour un LLM, cette égalité s'arrête au nombre : pool unique, modèle réparti et répliques indépendantes ne paient pas les mêmes coûts.
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RTX Spark sous Windows : CUDA est natif, la pile LLM ne l'est pas encore
RTX Spark apporte jusqu'à 128 Go de mémoire unifiée et CUDA natif à Windows on Arm. Au 12 août, le pilote et CUDA 13.4 restent en Developer Preview, TensorRT-RTX est prêt, tandis que PyTorch, llama.cpp et la pile de serving sont encore à qualifier.
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AMD MI455X contre NVIDIA Rubin : la mémoire suffit-elle à battre NVLink ?
Le MI455X embarque 432 Go de HBM4, contre 288 Go pour Rubin. Mais AMD doit aussi prouver que son tissu UALoE transforme cet avantage de capacité en performances au niveau du rack.
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DGX Spark vs RTX 5090 : capacité ou vitesse, le choix qui décide de votre LLM local
À prix quasi égal, le DGX Spark et la RTX 5090 répondent à deux questions opposées : loger un très gros modèle, ou servir vite un modèle moyen. Le duel chiffré, mesures et mécanismes à l'appui.