Que va changer l’acquisition d’Arm par Nvidia ?
L’acquisition d’Arm par Nvidia est maintenant officielle. Il s’agit d’un véritable tournant pour les acteurs du marché des nouvelles technologies et des semi-conducteurs mais également de la deuxième acquisition importante pour Nvidia en 2020, après celle de Mellanox en avril.
Ces deux opérations sont complémentaires, car elles sont toutes deux fondamentales pour le plan de Nvidia visant à acquérir et à maintenir un rôle de premier plan dans les charges de travail de l’IA dans les centres de données et au-delà. Comme nous l’avons noté, les GPU sont une aubaine pour les charges de travail de l’apprentissage machine. Nvidia en a également pris note et y a donné suite très tôt et avec succès. Résultat : la société s’est construit un marché supplémentaire et en pleine croissance. Le Machine learning est désormais sur toutes les lèvres, de même que le Cloud-computing.
Les charges de travail du Machine learning sont en effet un excellent complément au Cloud. Pour commencer, la phase de formation aux algorithmes de Machine learning est assez exigeante en termes de calcul. Pour de nombreuses organisations, il n’est pas logique d’acheter le type d’infrastructure nécessaire pour ces charges de travail, et c’est là que le Cloud computing entre en jeu.
Une stratégie à plusieurs volets
Outre l’utilisation à la demande et l’élasticité, il y a d’autres raisons pour lesquelles l’envoi des charges de travail de Machine learning des machines vers le cloud a du sens dans de nombreux cas. Les charges de travail de l’IA sont mieux exécutées par du matériel spécialisé, c’est pourquoi Nvidia a étendu sa présence dans les centres de données.
L’acquisition de Mellanox constituait déjà une pièce importante de ce puzzle, car sa technologie permet une meilleure mise en réseau dans les centres de données pour les puces de Nvidia. Il s’agit d’un avantage considérable. D’autant que la société a contribué aux solides bénéfices engrangés par Nvidia au deuxième trimestre de l’exercice en cours.
Mais c’est l’image globale qui se dégage de ces bénéfices qui est vraiment importante ici : Nvidia a battu les estimations du deuxième trimestre avec des ventes record de centres de données. Les revenus des centres de données de Nvidia ont atteint 1,75 milliard de dollars, soit une augmentation de 167% par rapport à l’année précédente. Cela montre une fois de plus que le centre de données est un moteur de croissance pour Nvidia.
Se situer au-delà des centres de données
L’acquisition d’Arm joue également sur ce registre. La charge de travail des centres de données en matière d’intelligence artificielle augmente, et la concurrence pour en obtenir une partie s’intensifie de la part des deux start-ups émergentes d’Intel. Face à cette concurrence, Nvidia cherche à obtenir un double résultat : de meilleures performances et une meilleure économie. C’était l’un des thèmes clés du récent dévoilement de la puce AI Ampere de Nvidia. C’était également un thème clé dans la collaboration existante avec Arm. Récemment, Nvidia a ajouté le soutien aux processeurs d’Arm. Bien que les performances des processeurs Arm ne soient pas encore à la hauteur de celles d’Intel, leur faible consommation d’énergie en fait une option intéressante pour le centre de données.
Le centre de données est la dernière extension des unités centrales d’Arm. Traditionnellement, la force d’Arm se situe au-delà du centre de données. Le fait qu’ils soient utilisés par Qualcomm – ses modèles Snapdragon sont utilisés par un grand nombre de téléphones portables – en témoigne. Nvidia a été catégorique sur son intention de s’étendre également
au-delà du centre de données.
Le fait que Nvidia travaille avec Arm depuis un certain temps maintenant signifie probablement que nous pouvons nous attendre à ce que l’aspect logiciel des choses en termes de support des processeurs Arm évolue également en douceur. Avec l’acquisition d’Arm, Nvidia continue à exécuter son plan, tout en posant un défi toujours plus grand pour ceux qui travaillent sur de nouvelles architectures. Qu’on se le dise : les concurrents de Nvidia devront désormais battre le fondeur non seulement sur le plan des performances, mais aussi sur les aspects économiques et écosystémiques, qui semblent tous deux avoir été améliorés.
Source : ZDNet.com
