Nvidia dévoile la première supercalculatrice personnelle et une IA qui apprend à conduire dans un monde digital !

Lors de l’ouverture de la foire technologique CES 2025 à Las Vegas, le charismatique PDG de Nvidia, Jen-Hsun Huang, a dévoilé la nouvelle série de cartes graphiques RTX 5000, destinées aux jeux ainsi qu’aux systèmes d’entraînement pour les intelligences artificielles, les voitures autonomes et les robots.

Le CES 2025 a débuté avec plusieurs annonces marquantes dans le secteur technologique, et sans aucun doute, la présence remarquable de Nvidia, actuellement l’une des entreprises les plus précieuses au monde, a laissé une empreinte indélébile sur ce premier jour de la foire à Las Vegas. Lors de sa première apparition à l’événement, la société a dévoilé ses nouvelles cartes graphiques de jeu, les modèles 5070, 5080 et 5090 de la famille “Blackwell”.

La carte 5070, selon Huang, offrira une puissance graphique semblable à celle de la 4090, le modèle phare de la génération précédente, avec un prix de lancement fixé à 549 dollars en janvier. Il a également affirmé que sa consommation d’énergie sera inférieure à celle de la version précédente tout en bénéficiant des avancées en intelligence artificielle pour traiter les images. Cette nouvelle gamme comprendra jusqu’à 4000 AI Tops, 280 Ray Tracing Teraflops, 125 Shader Teraflops, 92 milliards de transistors, de la mémoire G7 et une bande passante mémoire de 1,8 To/s. L’innovateur du système Blackwell, qui combine le rendu neuronal basé sur l’IA et le tracing rayonnant, représente l’avancée la plus significative en matière de graphisme informatique depuis l’introduction du shading programmable il y a 25 ans, a déclaré Huang lors de la conférence, ajoutant que cela “révolutionne l’industrie”.

L’architecture Blackwell et DLSS 4 mettront en avant la GPU GeForce RTX 5090, qui selon les benchmarks, “dépasse jusqu’à deux fois les performances de la GPU GeForce RTX 4090” de la génération précédente.

Les RTX 50 seront également disponibles pour les ordinateurs portables, et leur nouvelle architecture apportera des avantages en matière d’espace et d’autonomie. En conservant des caractéristiques comparables à la version de bureau, elles afficheront une efficacité permettant de réduire l’utilisation de la batterie de 40% et offriront des designs plus fins pour les portables, selon Nvidia.

L’arrivée du DLSS 4 vise à exploiter la puissance de l’IA pour augmenter la vitesse de génération d’images dans les jeux. Les démonstrations durant la conférence ont montré des améliorations allant jusqu’à huit fois la vitesse d’images par seconde grâce à la manière dont l’intelligence artificielle crée les pixels, générant les images au-dessus du processus traditionnel.

Les cartes seront disponibles sur le marché nord-américain à partir de la mi-janvier, avec des prix de 549 USD pour la RTX 5070, 749 USD pour la RTX 5070 Ti, 999 USD pour la RTX 5080 et 1999 USD pour la puissante RTX 5090. Les premiers modèles de portables dotés de cette puissance seront également disponibles, avec des prix variant entre 1300 et 2900 USD.

Lors de la présentation, Nvidia a annoncé Project Digits, un “superordinateur personnel d’intelligence artificielle” destiné aux scientifiques, chercheurs et étudiants, au format relativement compact. L’appareil est équipé d’un chip Nvidia GB10 Grace Blackwell, capable d’atteindre un pétaflop de performance en IA (une unité de mesure pour estimer le nombre d’opérations à virgule flottante par seconde) et permettra l’exécution d’inférences de modèles d’intelligence artificielle en local. L’inférence en IA est l’étape suivant l’apprentissage du modèle : il s’agit d’appliquer les capacités de ce modèle à un problème concret; l’avantage avec cet équipement est qu’il permet de le faire localement, sans dépendre d’un service distant (tel que ChatGPT ou Gemini).

Le cœur de Project Digits est le superchip GB10, qui intègre une GPU Nvidia Blackwell équipée de cœurs CUDA de dernière génération et de cœurs Tensor de cinquième génération (toute la technologie étant optimisée pour des tâches d’IA), connectés à un CPU Nvidia Grace à faible consommation de 20 cœurs basé sur l’architecture ARM, conçu en collaboration avec MediaTek. Il possède 128 Go de mémoire unifiée et jusqu’à 4 To de stockage. Cela permet d’exécuter des modèles de langage d’une ampleur de jusqu’à 200 milliards de paramètres.

Avoir cet ordinateur à la maison ou dans le laboratoire ne sera pas bon marché : son prix en mai sera de 3000 dollars. Cependant, la capacité d’éviter de dépendre d’un service tiers pour effectuer des calculs sera déterminante.

Lors de la conférence, Nvidia a également offert un aperçu du futur proche de l’intelligence artificielle et de la robotique grâce aux nouvelles technologies de l’entreprise pour entraîner l’intelligence artificielle. Cela se fait en créant une sorte d’univers digital pouvant simuler la réalité et générer d’innombrables situations d’entraînement pour des robots et des IA. Avec “Cosmos”, des exemples de la vie réelle seront utilisés pour réaliser des simulations en 3D et un rendu hyperréaliste, permettant de générer des vidéos avec une “réalité synthétique” pour explorer toutes les alternatives de réaction dans un scénario où l’IA devra prendre des décisions.

Par exemple, un scénario de conduite automobile peut être analysé, puis grâce à Cosmos (la fusion de la simulation 3D et du rendu hyperréaliste), il sera possible d’entraîner le véhicule dans cette situation, mais avec des millions de variables générées telles que différents climats, imprévus, situations à risque et conditions de la route, sans qu’il soit nécessaire que la voiture ait déjà traversé cette situation dans la “réalité” ou d’en avoir besoin d’exemples concrets. Ce processus crée des réalités digitales permettant aux robots et aux véhicules d’apprendre sans recourir à des archives, un concept qui semble futuriste. Nous entrons dans une nouvelle ère où une machine plonge dans un robot ou une voiture créant une réalité virtuelle si indistinguable de la physique et des données qu’il n’est plus nécessaire de prendre des exemples de la vie réelle. Sans aucun doute, Nvidia sera au centre des discussions sur l’avenir de l’entraînement de l’IA dans les années à venir.

L’entreprise a également révélé plusieurs accords de développement autour du traitement pour voitures électriques et autonomes, dont un nouveau partenariat avec Toyota pour avancer dans ce domaine.