NVIDIA DSX suscite des intégrations de la part de fournisseurs d’équipements énergétiques et de sociétés de logiciels qui cherchent à remédier aux contraintes d’alimentation électrique des usines d’IA. Dans un rapport publié le 22 octobre 2026, NVIDIA a présenté des projets allant d’équipements de stockage par batterie qualifiés à des contrôles opérationnels et des conceptions de référence encore en développement.

Points clés à retenir

  • Les fournisseurs d’énergie utilisent DSX pour relier la planification du réseau, des infrastructures électriques et des installations informatiques dédiées à l’IA.
  • NVIDIA indique que les agents intégrés de Phaidra fournissent environ 10 % de capacité de calcul supplémentaire dans la même enveloppe de puissance.
  • La possibilité qu’Emerald AI libère jusqu’à 100 gigawatts de capacité du réseau américain est un résultat modélisé, et non une capacité déployée.

Table des matières

NVIDIA DSX s’attaque à un problème d’infrastructure commun

NVIDIA évalue le retard de livraison des équipements à plus de 300 milliards de dollars et indique que plus de 200 gigawatts de projets attendent dans les files d’attente de raccordement au réseau aux États-Unis. Son rapport identifie la conception séparée des systèmes du réseau, des installations et de l’informatique comme l’une des causes des retards, des risques et des capacités immobilisées.

DSX vise à réunir ces systèmes au sein d’un cadre commun de planification et d’exploitation. DSX Sim et les ressources SimReady permettent aux ingénieurs de simuler les équipements et les infrastructures avant la construction, tandis que DSX Flex coordonne la demande des usines d’IA avec les conditions du réseau et la production sur site. DSX MaxLPS et DSX Exchange contribuent à l’efficacité informatique et au partage de signaux entre les secteurs de l’énergie, du refroidissement, des réseaux et des opérations.

Les fournisseurs d’équipements font avancer les travaux de qualification et de conception

Le système de stockage d’énergie par batterie de Hitachi Energy a obtenu la qualification NVIDIA DSX Ready. Cette désignation aide les clients à repérer les infrastructures conformes aux exigences de conception applicables de l’architecture de référence DSX ; elle ne signifie pas qu’une installation chez un client a été achevée.

GE Vernova met à profit son expertise en matière d’alimentation électrique, du réseau aux installations et aux racks, pour compléter les systèmes DSX. Schneider Electric, en collaboration avec AVEVA et ETAP, fait progresser la plateforme au moyen d’architectures de référence validées pour l’alimentation électrique et le refroidissement de Vera Rubin, ainsi que d’un jumeau numérique d’usine d’IA propulsé par Omniverse.

La collaboration de Schneider Electric relie les simulations, les données opérationnelles en temps réel et l’optimisation pilotée par l’IA au sein des solutions d’AVEVA, de Schneider Electric et de tiers, afin de soutenir la conception et l’exploitation des centres de données tout au long de leur cycle de vie.

Siemens Energy développe une conception de référence tenant compte du réseau

Siemens Energy développe une conception de référence couvrant la production, le transport et la distribution d’électricité, conforme aux exigences de conception des usines d’IA NVIDIA DSX Vera Rubin.

Séparément, l’entreprise étudie l’utilisation de RAPIDS, Metropolis et Isaac Sim pour sa plateforme de jumeau numérique Noedra. Elle évalue si ces technologies pourraient améliorer la surveillance du réseau, repérer les risques émergents et contribuer à prévenir les pannes non planifiées ; le rapport ne présente pas cette évaluation comme un déploiement achevé.

Les intégrations logicielles visent à accroître la capacité de calcul et à rendre la demande flexible

Phaidra a intégré DSX Flex, DSX Max-Q et DSX Exchange à ses agents autoapprenants. NVIDIA indique que cette intégration optimise le refroidissement et la répartition de l’énergie, améliore la flexibilité du réseau et fournit environ 10 % de capacité de calcul supplémentaire dans la même enveloppe de puissance.

Emerald AI a intégré sa plateforme Conductor à DSX Flex afin d’aider les services publics à accéder à la capacité sous-utilisée du réseau. NVIDIA décrit cette approche comme une modélisation permettant de libérer jusqu’à 100 gigawatts sur le réseau américain existant, et non comme une capacité déjà mise à disposition.

Conclusion

Les mises à jour de DSX couvrent la qualification des équipements, l’intégration logicielle et la conception des infrastructures. Leur statut est important : les gains de capacité de calcul rapportés, les évaluations exploratoires des technologies et la capacité du réseau modélisée correspondent à différentes étapes de la résolution du goulot d’étranglement énergétique.

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