Les fournisseurs européens de cloud dédié à l’IA Nebius, Nscale et Verda construisent des infrastructures reposant sur les processeurs NVIDIA Vera, a indiqué NVIDIA dans une mise à jour du 20 octobre 2026. L’annonce détaille des travaux axés sur les processeurs, couvrant les services cloud, le matériel serveur et les plateformes logicielles, alors que les agents d’IA génèrent une demande de traitement allant au-delà des GPU qui exécutent les modèles.

Principaux points à retenir

  • Nebius, Nscale et Verda développent des solutions avec Vera, tandis que cinq fabricants de serveurs mettent au point des systèmes basés sur Vera.
  • Des entreprises spécialisées dans le traitement des données ont fait état de résultats préliminaires solides lors des tests, mais la mise à jour ne fournissait aucun indicateur chiffré de performance.
  • Les activités liées aux plateformes d’agents couvrent des projets d’adoption, des infrastructures en cours de développement et un cas d’utilisation déjà opérationnel chez Nous Research.

Table des matières

Les processeurs NVIDIA Vera ciblent les tâches liées aux modèles d’IA

NVIDIA a présenté le rôle de Vera à travers les tâches effectuées par les agents après réception d’une requête : récupérer des informations, exécuter du code, utiliser des outils logiciels et évaluer les résultats. Ces opérations reposent sur le traitement par processeur, en complément des GPU chargés d’exécuter les modèles.

L’entreprise indique que Vera est conçu pour maintenir une bonne réactivité tout en gérant des milliers de tâches simultanément. Elle présente le processeur comme un moyen pour les fournisseurs d’élargir leurs services et d’améliorer l’utilisation de la capacité des centres de données, sans toutefois quantifier ces avantages dans sa mise à jour.

La discussion sur les infrastructures européennes cite également Aleria au sein de l’écosystème plus large de l’IA souveraine, qui soutient les clients souhaitant garder le contrôle de leurs données et de leurs opérations.

Les options de serveurs se multiplient tandis que les plateformes de données testent leurs charges de travail

Bull, Dell Technologies, HPE, Lenovo et Supermicro développent des systèmes basés sur Vera. NVIDIA indique que le processeur peut être déployé dans des serveurs autonomes à processeur ou associé à ses GPU dans des systèmes accélérés, offrant différentes configurations pour le calcul haute performance et les centres de données dédiés à l’IA.

Selon NVIDIA, ClickHouse, Cloudera, Duck Labs, Elastic, Polars, Redpanda, SAP et Starburst ont observé de solides résultats lors des premiers tests portant sur l’analytique, les traitements d’extraction, de transformation et de chargement, ainsi que la recherche sémantique. L’entreprise a attribué ces gains aux performances par cœur, à la bande passante mémoire LPDDR5X et à son Scalable Coherency Fabric, sans fournir de comparaisons chiffrées.

Les plateformes d’agents en sont à différents stades d’adoption

Les exemples de logiciels vont de l’évaluation à l’utilisation active. Atlassian compte sur Vera pour accélérer le traitement nécessaire à la création d’index de recherche sémantique pour ses produits d’IA. Inherent a testé Vera et envisage de l’adopter dans des environnements où des agents assistent les ingénieurs dans des recherches scientifiques inédites.

À l’inverse, Nous Research utilise déjà Vera pour authentifier les identités des agents et valider leurs actions avant leur exécution, a indiqué NVIDIA.

Baseten-Blaxel, Daytona, E2B, Modal, Prime Intellect et Vercel développent des environnements isolés (« sandboxes ») pour agents dans le cloud avec Vera. Ces environnements permettent aux agents d’exécuter du code, d’utiliser des outils et de tester des résultats. NVIDIA estime que la rapidité de démarrage devient particulièrement importante lorsque ces environnements sont provisionnés des millions de fois par jour.

Conclusion

Cette mise à jour élargit le rôle annoncé de Vera dans les infrastructures cloud européennes et les logiciels destinés aux agents. Les exemples présentés en sont à différents stades : premiers tests, adoption envisagée, systèmes en cours de développement et utilisation opérationnelle déjà en place.

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