Octobre 2026 : NVIDIA et Oracle étendent le déploiement de Vera Rubin AI à une échelle multi-gigawatts
Lors de la conférence Oracle AI World le 27 octobre 2026, Oracle Corporation et NVIDIA ont annoncé une expansion majeure de leur partenariat en matière d'infrastructure entreprise. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) a atteint la disponibilité générale pour les systèmes NVIDIA Vera Rubin NVL72 à échelle de baie et les processeurs NVIDIA Vera standalone, tout en présentant des plans pour étendre les Superclusters OCI à une empreinte de plusieurs gigawatts.
Ce déploiement marque l’un des tout premiers déploiements sur cloud public de la plateforme Rubin de NVIDIA, en transférant directement l’architecture de prochaine génération dans les centres de données cloud de production. Plus largement, cet accord reflète un changement structurel dans la manière dont l’infrastructure informatique fondamentale est mesurée dans le secteur technologique. Alors que les principaux laboratoires de recherche en intelligence artificielle, notamment OpenAI, exécutent des charges de travail de production sur OCI, le principal indicateur de référence pour l’infrastructure cloud a évolué, passant du comptage des processeurs individuels à la sécurisation de capacités électriques multi-gigawatts, de refroidissement liquide à haute densité et de réseaux d’interconnexion optique à faible latence.
En s'appuyant sur les déploiements existants de NVIDIA GB200 et GB300 NVL72, cette collaboration élargie vise des Superclusters OCI évolutifs capables de relier plus de 131 000 GPU au sein d'un seul tissu réseau. Évaluer les implications de ce déploiement nécessite d'examiner les spécifications physiques du système Vera Rubin NVL72, la logique opérationnelle derrière le découplage des processeurs Vera standalone pour les charges de travail agentes, les gains d'efficacité énergétique réalisés par rapport à la génération Blackwell, et les modèles de dépenses en capital soutenant le budget infrastructure de Oracle de 90 à 95 milliards de dollars pour l'exercice fiscal 2027.
Analyse de l'architecture matérielle : Vera Rubin NVL72, processeurs Vera autonomes et HGX NVL8
La fondation technique du déploiement élargi de l'OCI repose sur trois configurations matérielles distinctes conçues pour gérer l'entraînement de modèles de pointe distribués, les flux de travail agentic en plusieurs étapes et le fine-tuning entreprise.
Spécifications du rack Vera Rubin NVL72
Le système phare déployé sur les superclusters OCI est le NVIDIA Vera Rubin NVL72 refroidi par liquide. Fonctionnant comme un domaine de calcul unifié à l'échelle du rack, chaque armoire intègre 72 GPU Rubin et 36 CPU Vera interconnectés via le NVLink de sixième génération d'NVIDIA (NVLink 6), qui offre une bande passante bidirectionnelle de 3,0 To/s par GPU et 216 To/s sur l'ensemble du rack.
Chaque GPU Rubin est équipé de 288 Go de mémoire High Bandwidth Memory 4 (HBM4) de prochaine génération, offrant jusqu'à 19,2 To/s de bande passante mémoire par puce, ainsi que des unités de traitement de données BlueField-4 (DPUs) et des SuperNICs ConnectX-9 pour le déchargement du stockage, de la sécurité et du réseau. Le passage à l'HBM4 résout directement les goulets d'étranglement liés à la mémoire couramment rencontrés lors de l'exécution de modèles axés sur le raisonnement et d'environnements d'agents à long contexte. Alors que les accélérateurs précédents nécessitaient souvent de fragmenter des modèles à des milliers de milliards de paramètres sur plusieurs nœuds uniquement pour stocker de grandes mémoires clé-valeur (KV), la capacité et la bande passante mémoire étendues de l'architecture Rubin permettent aux fenêtres de contexte massives de rester en mémoire locale à haute vitesse, améliorant ainsi l'utilisation du calcul et réduisant les coûts d'inférence par token.
Découplage du processeur NVIDIA Vera sur OCI
Un différentiateur notable du déploiement de OCI est sa position en tant que premier fournisseur de cloud hyperscale à offrir le processeur NVIDIA Vera en tant qu'instance de calcul autonome et indépendamment évolutive, avec un déploiement initial de 150 000 processeurs Vera prévus dans les régions Oracle Cloud. Conçu sur la base de 88 cœurs personnalisés compatibles Armv9.2 « Olympus » prenant en charge 176 threads via le multithreading spatial et couplé à jusqu'à 1,5 To de mémoire LPDDR5X à haut débit, le processeur Vera est spécifiquement conçu pour les étapes des flux de travail IA modernes qui ne nécessitent pas de GPU.
Dans les générations précédentes, telles que Grace Hopper et Grace Blackwell, les CPU hôtes étaient principalement déployés sur des cartes de calcul étroitement couplées aux GPU. Bien que très efficaces pour le pré-entraînement intensif, ce ratio fixe peut créer des déséquilibres de ressources pour les applications agentes. Les agents d'IA autonomes passent une grande partie de leur temps entre les appels d'inférence du modèle à exécuter des outils auxiliaires, à compiler et tester du code dans des sandboxes sécurisées, à interroger des bases de données et à orchestrer des pipelines de génération enrichie par la récupération (RAG).
Grâce à OCI Compute et au moteur Kubernetes OCI (OKE), les clients professionnels peuvent désormais dimensionner indépendamment les instances Vera CPU et les clusters GPU Rubin. OpenAI, par exemple, utilise déjà en production les instances Vera CPU autonomes d'OCI pour alimenter ses sandboxes de codage agentic, tandis qu'Oracle Acceleron assure une isolation renforcée par le matériel pour exécuter du code généré par l'IA. Découpler la couche CPU permet aux équipes d'ingénierie de dimensionner dynamiquement le traitement des hôtes sans laisser les siliciums GPU coûteux inactifs.
HGX Rubin NVL8 planifié pour la compatibilité Enterprise x86
Pour soutenir les déploiements modulaires d'entreprise et les écosystèmes d'applications x86 existants, OCI a également annoncé son intention de lancer la plateforme NVIDIA HGX Rubin NVL8. Configurée avec huit GPU Rubin connectés en NVLink, deux processeurs Intel Xeon 6 à 64 cœurs, 4 To de mémoire système DDR5 et un réseau RDMA haute vitesse de 6,4 Tbps, le serveur NVL8 offre une unité de base plus petite à huit GPU pour les organisations effectuant un entraînement, un raffinage et une inférence spécifiques à un domaine sans nécessiter des baies liquides complètes de 72 GPU.
Efficacité énergétique générational contre les goulets d'étranglement du réseau électrique
La poussée vers des infrastructures IA de plusieurs gigawatts est fortement influencée par les contraintes énergétiques physiques. Avec les files d'attente d'interconnexion utility dans les principaux centres de données qui prennent souvent plusieurs années pour fournir une nouvelle capacité haute tension, les opérateurs cloud ne peuvent pas augmenter l'offre de calcul uniquement en construisant davantage d'installations. La mise à l'échelle nécessite d'extraire un débit de calcul significativement plus élevé de chaque mégawatt d'énergie disponible.
Maximiser le rendement informatique sous des limites de sous-station fixes
Offrir jusqu'à 30 fois plus de débit d'inférence par watt modifie fondamentalement l'économie des unités cloud. Lorsqu'un opérateur de centre de données obtient une allocation d'électricité de plusieurs centaines de mégawatts, cette limite électrique reste fixe à court terme. En déployant des baies Vera Rubin qui génèrent considérablement plus de jetons par watt, tout en partageant une base logicielle CUDA commune avec l'infrastructure existante GB200 et GB300, OCI peut déplacer dynamiquement la capacité entre l'entraînement de modèles de pointe et l'inférence en production à haut volume, maximisant ainsi la génération de revenus par mégawatt d'électricité contractée.
Topologies de réseau et infrastructure physique : Connexion de plus de 131 000 GPU
L'extension d'un supercluster d'IA sur des centaines de milliers de processeurs introduit des défis réseau importants. Lorsque des milliers de GPU synchronisent simultanément les gradients du modèle, les goulots d'étranglement réseau peuvent obliger les processeurs à attendre des transferts de données au lieu d'exécuter des calculs.
Connexion fiable à multipath (MRC) et réseau à huit plans
OCI résout les goulots d'étranglement du réseau à grande échelle en combinant son architecture Oracle Acceleron avec Ethernet NVIDIA Spectrum-X, en utilisant des commutateurs Spectrum-6 à 102,4 Tb/s, des SuperNICs ConnectX-9 et des DPUs BlueField-4. Plutôt que de s'appuyer sur des topologies de réseau traditionnelles en trois niveaux qui ajoutent de la latence par saut et des coûts de commutation, OCI combine le réseau multiplanaires avec le routage source SRv6 pour construire des réseaux plats en deux niveaux capables de prendre en charge plus de 131 000 GPU.
Au niveau de la couche transport, Oracle Acceleron utilise son protocole Multipath Reliable Connection (MRC) sur une architecture de réseau à huit plans, où chaque serveur se connecte simultanément à huit plans réseau indépendants. Au lieu de fixer un transfert de données GPU à GPU sur un seul chemin physique, ce qui provoque souvent des points de congestion lorsque de grands flux de données entrent en collision, MRC répartit les paquets d'une seule connexion sur des centaines de chemins réseau disponibles en même temps. En équilibrant dynamiquement le trafic sur le réseau multiplan, le système minimise la latence de queue et maintient les clusters GPU à une utilisation prévisible.
La conception du campus de deux kilomètres
La distance physique limite également les superclusters distribués, car la fibre optique introduit environ 5 microsecondes de délai de propagation par kilomètre. Si un déploiement de plusieurs gigawatts est réparti sur des installations éloignées, la latence liée à la vitesse de la lumière dégrade les performances de l’entraînement synchrone. Par conséquent, les Superclusters OCI sont conçus au sein de campus de classe gigawatt optimisés pour une haute densité dans un rayon de deux kilomètres, intégrant la distribution d’énergie sur plusieurs baies et le refroidissement liquide en boucle fermée dans une empreinte physique compacte.
Le seuil de 40 milliards de dollars par gigawatt et la stratégie multi-fournisseurs d'Oracle
L'expansion de plusieurs gigawatts entre NVIDIA et Oracle souligne les engagements en capital massifs qui façonnent le secteur de l'infrastructure IA. Bien que les deux entreprises n'aient pas révélé une valeur spécifique en dollars pour l'accord d'octobre 2026, la direction de NVIDIA a précédemment cité environ 40 milliards de dollars par gigawatt comme référence pour l'opportunité totale d'infrastructure de centre de données dans les domaines du calcul, du réseau et des systèmes.
Financement d'une feuille de route d'investissements en capital de 90 à 95 milliards de dollars
Lors de ses mises à jour aux investisseurs d'octobre 2026, Oracle a réaffirmé son objectif de dépenses en capital pour l'exercice 2027, compris entre environ 90 et 95 milliards de dollars, alors qu'elle travaille à déployer une capacité de centres de données multi-gigawatts. Étant donné que le financement d'infrastructures de plusieurs gigawatts uniquement par le flux de trésorerie opérationnel mettrait à mal n'importe quel bilan corporatif, Oracle a indiqué qu'elle échelonne son déploiement de capital grâce à une combinaison de prépaiements clients à long terme, de financement par capitaux propres et d'accords avec des clients fournissant du matériel — où les principaux clients IA couvrent une part croissante des coûts d'achat de puces, tandis qu'OCI fournit les coques de centres de données alimentées, le refroidissement liquide et le réseau Acceleron.
Parallèlement au déploiement matériel, Oracle a également élargi sa collaboration logicielle entreprise avec OpenAI pour inclure Oracle AI Workspace et un AI Security Mesh, intégrant plus profondément les capacités des modèles de pointe dans les processus entreprise.
Diversification en silicium : Google TPUs, Cerebras et SambaNova
Même si Oracle approfondit son partenariat phare avec NVIDIA, l'entreprise poursuit une stratégie de puces multi-fournisseurs pour offrir à ses clients cloud une flexibilité matérielle sur diverses charges de travail. Aux côtés de l'annonce de Vera Rubin, Oracle a dévoilé des accords pour intégrer les unités de traitement Tensor (TPU) de Google Cloud ainsi que des puces AI spécialisées du développeur à échelle de puce Cerebras Systems et SambaNova dans son écosystème cloud. Cette approche multi-architecture permet aux entreprises de diriger des tâches d'inférence spécialisées ou spécifiques à un domaine vers des accélérateurs alternatifs tout en s'appuyant sur les superclusters NVIDIA Vera Rubin pour l'entraînement à grande échelle et les systèmes agentic.
Conclusion
L'extension de l'infrastructure NVIDIA Vera Rubin à l'échelle de plusieurs gigawatts sur Oracle Cloud Infrastructure met en lumière la transformation industrielle du calcul cloud. En combinant des baies NVL72 refroidies par liquide, une efficacité d'inférence jusqu'à 30 fois supérieure par watt, et un réseau Acceleron à huit plans capable de relier plus de 131 000 GPU dans un rayon de deux kilomètres, OCI et NVIDIA conçoivent des solutions contournant les limites physiques de la distribution d'énergie et de la latence réseau. Associées à des processeurs Vera découplés pour les charges de travail agentes et à un portefeuille de puces diversifié incluant les TPUs de Google, Cerebras et SambaNova, la feuille de route d'investissement d'Oracle de 90 à 95 milliards de dollars place l'orchestration d'énergie et de calcul à l'échelle gigawatt au cœur de la concurrence en matière d'IA entreprise.
FAQ
Qu'est-ce que NVIDIA et Oracle ont annoncé en octobre 2026 ?
Le 27 octobre 2026, lors d'Oracle AI World, NVIDIA et Oracle ont annoncé leur projet d'étendre les Superclusters OCI à une échelle multi-gigawatt en utilisant les systèmes rack-scale NVIDIA Vera Rubin NVL72. Les entreprises ont également annoncé la disponibilité générale immédiate des systèmes Vera Rubin NVL72 et des processeurs NVIDIA Vera standalone sur OCI, ainsi que des projets pour introduire des serveurs HGX Rubin NVL8 à huit GPU.
Comment la plateforme NVIDIA Vera Rubin compare-t-elle à Blackwell ?
Selon Oracle et NVIDIA, la plateforme Vera Rubin offre jusqu'à 30 fois plus de débit d'inférence par watt et jusqu'à une amélioration de performance d'entraînement de 4 fois par rapport à la génération précédente Blackwell. Chaque GPU Rubin dispose de 288 Go de mémoire HBM4 avec une bande passante de 19,2 To/s et est connecté via NVLink de sixième génération à une bande passante bidirectionnelle de 3,0 To/s par GPU.
Pourquoi Oracle propose-t-il des processeurs NVIDIA Vera en version autonome ?
Les agents IA modernes consacrent une grande partie de leur temps de traitement hors des GPU — en exécutant du code dans des sandboxes, en appelant des outils externes et en récupérant des données. En proposant 150 000 processeurs NVIDIA Vera à 88 cœurs autonomes dans ses régions, OCI permet à des clients comme OpenAI de dimensionner indépendamment les charges de travail intensives en CPU par rapport aux clusters GPU, réduisant ainsi la capacité matérielle inutilisée.
Comment Oracle finance-t-il la construction de son infrastructure IA de plusieurs gigawatts ?
Oracle a maintenu son objectif d'investissements en capital pour l'exercice 2027 à 90 milliards de dollars américains à 95 milliards de dollars américains. Pour gérer les exigences de son bilan tout en passant à une échelle multi-gigawatt, Oracle utilise un mélange de flux de trésorerie d'exploitation, de paiements anticipés des clients, d'émissions d'actions et d'accords dans lesquels les grands clients contribuent à couvrir le coût de l'achat de puces.
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