Wall Street se concentre sur les unités de traitement graphique (GPU) de Nvidia (NVDA). L’histoire qui connaît une croissance plus rapide se trouve à côté d’eux.
Nvidia a discrètement construit une opération de réseau qui a généré près de 15 milliards de dollars au dernier trimestre, contre environ 3 milliards de dollars par trimestre il y a deux ans. Wall Street s’attend à ce que ce chiffre approche les 17 milliards de dollars lorsque la société publiera ses résultats mercredi.
Le calcul éclipse toujours les réseaux au sein de l’activité Data Center de Nvidia. Mais les réseaux ont connu une croissance plus rapide, en hausse de près de 200 % sur un an au dernier trimestre, contre 77 % pour le calcul.
Ce rythme ralentit. Les analystes s’attendent à une croissance des réseaux d’environ 134 % au cours du trimestre sur le point d’être publié, toujours en avance sur le calcul, à environ 100 %.
Le changement va directement à l’une des plus grandes questions qui pèsent sur Nvidia.
De nos jours, tout le monde conçoit des puces IA. Alphabet (GOOG, GOOGL), Amazon (AMZN), Microsoft (MSFT), Meta Platforms (META) et d’autres hyperscalers dépensent des milliards pour développer ou mettre en service des processeurs personnalisés capables de gérer certaines charges de travail sans GPU Nvidia.
Mais ces puces doivent encore communiquer entre elles.
Alors que les centres de données d’IA connectent des milliers d’accélérateurs à des systèmes informatiques géants, le transfert de données entre ces processeurs devient un défi en soi. Cela a poussé le commerce de l’IA plus profondément dans les réseaux, la mémoire, le stockage et d’autres infrastructures.
Jessica Inskip, directrice de la recherche sur les investisseurs chez StockBrokers.com, a décrit mardi la stratégie de Nvidia lors de l’offre d’ouverture de Yahoo Finance comme « un investissement dans les goulots d’étranglement que constituent l’infrastructure de l’IA ».
Nvidia vend de plus en plus de matériel permettant de faire fonctionner d’énormes systèmes d’IA. Ses produits Spectrum-X connectent les serveurs via Ethernet haut débit, tandis qu’InfiniBand et NVLink aident à déplacer d’énormes quantités de données entre les processeurs assez rapidement pour empêcher les puces coûteuses de rester inactives.
Plus récemment, Nvidia a lancé NVLink Fusion, qui permet aux entreprises de connecter leurs propres processeurs personnalisés au système plus large de connexions haut débit, de mise en réseau, d’alimentation et de refroidissement de Nvidia. Considérez cela comme la conception d’un rack de serveur entier pour qu’il fonctionne comme un ordinateur géant, plutôt que de vendre les puces une par une.
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Traduit automatiquement de l’anglais. Le texte original fait foi.
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