Le 19 octobre 2026, Modal a indiqué que les premiers tests du CPU Nvidia Vera avaient fourni un débit deux fois supérieur pour ses charges de travail d’environnements sandbox destinés aux agents d’IA. La start-up spécialisée dans le cloud computing a reçu son premier serveur Vera, mais une adoption plus large nécessiterait des modifications de l’infrastructure conçue exclusivement autour de processeurs x86.
Points clés à retenir
- Les tests de performance internes de Modal ont montré un débit multiplié par deux pour les charges de travail concurrentes en environnement sandbox.
- Les tâches individuelles exécutées sur un serveur par ailleurs inactif ont affiché des avantages plus modestes et moins constants.
- La prise en charge du processeur compatible avec Arm nécessiterait des modifications de l’infrastructure et du système de création des images.
Sommaire
- Les résultats du CPU Nvidia Vera favorisent les serveurs sandbox fortement sollicités
- Pourquoi les charges de travail concurrentes changent la comparaison
- La prise en charge d’Arm reste une tâche d’intégration
- Conclusion
Les résultats du CPU Nvidia Vera favorisent les serveurs sandbox fortement sollicités
L’annonce par Modal des résultats de son test de performance sur les environnements sandbox Vera décrit un serveur déjà en fonctionnement dans ses bureaux de San Francisco et présente un premier argument de performance en faveur de l’ajout du processeur aux environnements Modal Sandboxes. Il s’agit de tests préliminaires, et non d’une migration achevée depuis les processeurs Intel et AMD.
La distinction entre débit et vitesse d’exécution d’une tâche est importante. Le débit mesure le nombre de tâches qu’un système accomplit pendant une période donnée ; la latence mesure le temps nécessaire à l’exécution d’une tâche individuelle. Modal a constaté que Vera obtenait souvent de meilleurs résultats lors des tests en série de son ensemble de benchmarks, mais pas systématiquement et avec une marge qui n’était pas particulièrement importante.
L’avantage le plus marqué est apparu lorsque de nombreux conteneurs se disputaient les ressources informatiques. Modal a fait état d’une hausse du débit d’un facteur deux, un résultat pertinent pour les serveurs sandbox fortement mutualisés, mais qui ne prouve pas que chaque application serait deux fois plus rapide.
| Élément | Détails |
|---|---|
| Ensemble de benchmarks | 50 solutions et vérificateurs Oracle de Terminal-Bench. |
| Préparation des conteneurs | Les charges de travail ont été préchauffées dans des conteneurs Docker exécutés simultanément. |
| Méthode de mesure du débit | Le nombre de conteneurs exécutés simultanément a été augmenté, tandis que les tâches achevées étaient comptabilisées sur un intervalle fixe. |
| Conditions des tests en série | Les tâches étaient exécutées une par une sur une machine sans charge. |
Pourquoi les charges de travail concurrentes changent la comparaison
Modal indique que ses hôtes sandbox peuvent exécuter simultanément des centaines de conteneurs et de machines virtuelles. Leurs besoins sont imprévisibles : un agent d’IA peut passer du temps à attendre un modèle de langage, puis avoir soudainement besoin de beaucoup plus de capacité CPU pour installer des logiciels ou rechercher des fichiers.
Cette variabilité peut entraîner une contention, la charge de travail d’un client affectant alors les performances d’un autre. Modal autorise les charges de travail à dépasser temporairement la capacité réservée, ce qui rend les performances en période de forte utilisation partagée importantes dans son évaluation du matériel.
Son Agentless Agent Bench isole les tâches reposant sur le CPU, comme la compilation, la recherche de fichiers, les opérations Git et l’émulation d’appareils. En supprimant les appels réseau, le test se concentre sur l’exécution côté processeur plutôt que sur le temps total nécessaire à un agent d’IA pour mener à bien une tâche dans le monde réel.
La prise en charge d’Arm reste une tâche d’intégration
Vera est un CPU compatible avec Arm, conçu pour la plateforme de GPU Vera Rubin de Nvidia et également proposé sous la forme d’un serveur CPU autonome. Pour Modal, son utilisation introduirait une architecture de processeur différente après une longue période d’exploitation exclusive de machines x86.
Modal indique que la prise en charge d’Arm nécessiterait des modifications de son infrastructure et de son système de création d’images. Le benchmark met donc en évidence un avantage opérationnel potentiel, et non une transition de plateforme achevée ni un rendement financier mesuré.
Conclusion
La prochaine étape de mise en œuvre consiste à adapter l’infrastructure de Modal et son système de création d’images à Arm. Les premiers résultats justifient ces travaux, mais les bénéfices d’un déploiement plus large et sur les services en conditions réelles restent à démontrer.
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