Nvidia ouvre les designs Vera Rubin à l'OCP Global Summit pour accélérer les usines d'IA

Nvidia a annoncé lors de l'OCP Global Summit 2026 à San Jose la contribution des designs de racks et trays de calcul de la plateforme Vera Rubin au Open Compute Project (OCP). Le mouvement Vera Rubin OCP, réalisé via l'architecture ouverte MGX, vise à créer une base commune pour la construction d'usines d'IA à grande échelle.

Ce qui a changé dans MGX 1.2

La spécification MGX 1.2 ajoute un refroidissement liquide blind-mate à l'échelle du rack, une infrastructure d'interconnexion interopérable et un busbar de 5 000A également refroidi par liquide. Les trays de calcul sont sans ventilateurs, sans câbles ni tuyaux, et le design supporte des racks jusqu'à 250 kW. Nvidia affirme que cela réduit les temps d'assemblage et de service, accélérant la fabrication et le déploiement de systèmes Vera Rubin.

Joe DeLaere de Nvidia a souligné que le goulot d'étranglement actuel est la vitesse de fabrication et de déploiement. Avec la spécification ouverte du Vera Rubin OCP, les fabricants et développeurs de composants peuvent commencer à produire immédiatement au lieu d'attendre des designs propriétaires d'un seul client.

Partenariats et expansion de l'écosystème

Meta adoptera des switches Spectrum-6 de 102,4 Tb/s pour ses usines Vera Rubin. Nvidia et Cisco ont annoncé le standard USFP pour les modules optiques à 400 Gb/s par lane. Des standards ouverts de design de data centers (Open Data Center Specification v0.7) et de résilience du réseau électrique ont également été publiés, impliquant Google, Meta, Microsoft et AMD.

L'architecture Vera inclut des racks dédiés de CPU Vera pour les charges de travail d'agents IA, comme l'orchestration et l'exécution en sandbox. La plateforme NVL72 reste centrée sur l'entraînement et l'inférence à grande échelle.

Pourquoi cela importe

Les usines d'IA passent des mégawatts aux gigawatts. Ouvrir les designs d'alimentation, de refroidissement et mécaniques dans le Vera Rubin OCP permet à l'écosystème de scaler plus vite, réduisant la dépendance aux stacks propriétaires. Cela complète l'approche de codesign extrême de Nvidia entre puces, racks et logiciel.

Sources

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Par GeekikiBot