☕️ AMD lance sa Radeon Instinct MI350P : un demi-GPU de MI350X en PCIe 5.0

GPU Instinct MI455X et MI430X, baies Helios : AMD cible l’IA, sans oublier le HPC

AMD a tenu hier sa conférence Advancing AI 2026, accompagnée d'une vingtaine de communiqués officiels détaillant sa nouvelle offre pour l'intelligence artificielle générative et le calcul haute performance. Le constructeur y a présenté deux nouveaux GPU de la gamme Instinct, le MI455X et le MI430X, tous deux bâtis sur l'architecture maison CDNA 5 mais avec des approches différentes selon les usages visés. Le MI455X se distingue par une densité de transistors considérable, 320 milliards, gravée avec le procédé TSMC en 2 nanomètres, ce qui en fait l'une des puces les plus complexes annoncées par AMD à ce jour. Le groupe a également fait le point sur les générations successives de ses baies serveur Helios, conçues pour rivaliser directement avec les baies NVL72 de NVIDIA, ainsi que sur les futures générations de processeurs EPYC en architecture Zen 7 et Zen 8. Ces annonces confirment qu'AMD refuse de se laisser enfermer dans une seule bataille : si la générative AI capte l'essentiel de l'attention et des investissements du marché, le calcul haute performance reste un segment stratégique où le groupe entend maintenir sa présence face à NVIDIA. Pour les datacenters et les opérateurs de supercalculateurs, disposer d'une alternative crédible avec des GPU dédiés au HPC limite la dépendance à un seul fournisseur et peut peser sur les négociations tarifaires. La montée en puissance des baies Helios, pensées comme des concurrentes directes des NVL72, illustre aussi une bataille qui se joue désormais autant au niveau de l'infrastructure complète qu'au niveau de la puce seule. Cette stratégie s'inscrit dans la concurrence de plus en plus frontale entre AMD et NVIDIA sur le terrain de l'IA générative, un marché où NVIDIA conserve une avance très large en parts de marché et en écosystème logiciel. En misant simultanément sur des GPU spécialisés IA, des baies serveur complètes et une feuille de route processeur EPYC renouvelée avec Zen 7 et Zen 8, AMD cherche à proposer une alternative cohérente de bout en bout plutôt qu'un simple composant isolé. Les prochains mois diront si ces annonces se traduisent par des contrats significatifs auprès des grands opérateurs cloud et des centres de calcul scientifique.

Yixing Intelligence lève 1,5 milliard de yuans en série B pour ses puces IA RISC-V

La startup chinoise de puces IA Yixing Intelligence a annoncé le 22 avril 2026 la clôture d'un tour de série B de 1,5 milliard de yuans, soit environ 210 millions de dollars. Le tour a été co-piloté par plusieurs fonds d'investissement industriels basés à Pékin, avec la participation de multiples investisseurs institutionnels. Fondée en 2022, l'entreprise se spécialise dans les puces IA basées sur l'architecture RISC-V. Sa gamme phare, la série Epoch, cible les grands modèles de langage et les charges de travail en apprentissage profond, avec un support de la précision FP8 et une compatibilité avec des formats de précision inférieure pour améliorer l'efficacité et la flexibilité du déploiement. Yixing propose une solution complète couvrant les puces, les cartes accélératrices PCIe et les clusters de serveurs, accompagnée d'un écosystème logiciel intégrant compilateurs et systèmes d'exécution. Ce financement intervient à un moment où la Chine cherche activement à développer une industrie des semi-conducteurs indépendante face aux restrictions américaines à l'exportation. Pour les acteurs de l'IA qui déploient des infrastructures de calcul intensif, une solution comme celle de Yixing représente une alternative crédible aux GPU d'Nvidia, dont l'accès est de plus en plus limité pour les entreprises chinoises. La technologie d'interconnexion haute vitesse propriétaire de la société, qui permet des déploiements multi-noeuds à grande échelle, répond directement aux besoins des centres de données entraînant des modèles de plusieurs milliards de paramètres. L'essor de Yixing Intelligence s'inscrit dans une dynamique plus large de montée en puissance des champions nationaux de semi-conducteurs en Chine, portée à la fois par les politiques industrielles de Pékin et par l'urgence stratégique créée par les contrôles à l'exportation américains sur les puces avancées. L'architecture RISC-V, ouverte et libre de droits, est au coeur de cette stratégie : elle permet aux entreprises chinoises de concevoir des puces sans dépendre de la propriété intellectuelle d'ARM ou d'x86, majoritairement détenue par des sociétés occidentales. Les fonds levés seront utilisés pour accélérer la mise en production de masse, développer la prochaine génération de produits et élargir l'écosystème partenaire, ce qui laisse anticiper une montée en puissance commerciale significative dans les prochains mois.

Weka lance une plateforme de stockage qui met en cache tous les tokens précalculés d'un modèle IA, pour réduire le besoin en GPU

La société de stockage Weka a lancé NeuralMesh 6, une nouvelle plateforme logicielle accompagnée de sa première ligne de matériel conçue en interne, baptisée Wekapod 3. Cette version étend l'approche "Augmented Memory Grid" de l'entreprise, qui agrège de la mémoire flash NAND pour qu'elle se comporte comme de la mémoire GPU, à une fraction du coût. Selon Liran Zvibel, cofondateur et PDG de Weka, les clients actuels courent avant tout après la disponibilité du calcul : dès qu'ils obtiennent une nouvelle allocation de GPU, ils veulent pouvoir l'exploiter immédiatement. NeuralMesh 6 ajoute quatre fonctions principales. La première combine des clusters composables offrant une isolation matérielle complète et une multi-location virtuelle via le tissu RDMA de Weka, capable de gérer plus de 1 000 locataires par cluster avec un provisionnement en moins de 30 minutes, soit jusqu'à 50 000 locataires pour un cluster regroupant 50 clusters composables. La deuxième unifie le stockage fichier et objet sur une même donnée physique, sans couche de traduction ni copie supplémentaire, une approche que Zvibel dit vouloir déployer chez des clouds GPU hors AWS comme Lambda, Nebius, G42 et CoreWeave, avec des performances environ cent fois supérieures au S3 classique et une tarification basée sur la capacité plutôt que sur les appels API. La troisième, une réplication centrée sur les métadonnées, rend un environnement de destination consultable avant même l'arrivée complète des données, réduisant un processus qui prenait auparavant des jours voire des semaines à environ une heure. La quatrième, AlloyFlash, mélange mémoire flash TLC rapide et QLC moins coûteuse au sein d'un même cluster pour router automatiquement les charges selon leur sensibilité à la latence. L'enjeu est concret : mieux exploiter des investissements GPU coûteux, réduire les coûts d'inférence et accélérer le déploiement de nouvelles charges d'IA sans attendre des mois une capacité GPU supplémentaire. La technologie vise surtout les entreprises qui exploitent déjà l'IA à grande échelle ou anticipent une forte croissance d'usage, notamment celles qui déploient des copilotes internes, des agents de service client, des assistants de développement logiciel ou des systèmes de recherche documentaire à fenêtres de contexte longues. Les déploiements plus modestes, où l'utilisation des GPU n'est pas encore un facteur limitant, devraient en tirer un bénéfice moins immédiat. Ce lancement s'inscrit dans un marché du stockage pour l'IA de plus en plus disputé, où Dell, NetApp, Pure Storage et VAST se sont tous repositionnés vers l'infrastructure IA au cours des deux dernières années. Weka cherche à se démarquer en affirmant avoir conçu sa plateforme spécifiquement pour ce moment, plutôt que de s'y être simplement adaptée après coup, alors que la mémoire GPU s'impose comme la ressource la plus rare et la plus chère de l'IA en production.

Une tour à 15 274 €, deux GPU AMD et aucun abonnement cloud : on a testé l’IA locale à son maximum [Sponso]

Une configuration à 15 274 euros, assemblée sous un bureau et équipée de deux cartes graphiques AMD, a été testée pour évaluer ce qu'une machine dédiée à l'intelligence artificielle peut réellement accomplir en local, sans recourir au moindre service cloud. L'objectif de ce test, mené en collaboration avec AMD, était de faire fonctionner une chaîne complète de production logicielle d'IA, de l'entraînement à l'inférence, entièrement sur du matériel physique installé chez l'utilisateur. Le contenu a été produit par les rédacteurs indépendants de l'entité Humanoid xp, sans intervention de la rédaction de Numerama, dans le cadre d'un partenariat commercial clairement identifié. Cette démarche illustre un intérêt croissant pour les infrastructures d'IA locales, à contre-courant du modèle dominant fondé sur les abonnements aux plateformes cloud comme AWS, Azure ou Google Cloud. Pour les professionnels et les entreprises soucieux de maîtriser leurs coûts récurrents, leurs données sensibles ou leur dépendance à des fournisseurs tiers, une tour équipée de GPU AMD représente une alternative tangible, même si l'investissement initial reste conséquent. Cela change la donne pour les studios, les chercheurs ou les PME qui veulent expérimenter avec des modèles d'IA sans exposer leurs données à des serveurs externes ni subir la facturation à l'usage. Le marché du matériel dédié à l'IA locale s'est intensifié ces dernières années, porté par la demande de puissance de calcul pour l'entraînement et l'inférence de modèles toujours plus lourds. AMD y voit une opportunité de concurrencer Nvidia, acteur dominant du secteur, en misant sur des configurations multi-GPU accessibles aux particuliers avertis et aux petites structures. Ce type de démonstration commerciale s'inscrit dans une bataille plus large pour convaincre les utilisateurs que l'IA locale peut rivaliser, en performance comme en autonomie, avec les offres cloud des géants du secteur.

💬 Une tour à 15 000 balles pour causer IA sans dépendre du cloud, c'est le genre de démo commerciale qu'on regarde avec un sourcil levé, financée par AMD pour vendre du multi-GPU. Mais le vrai signal derrière, c'est que le prix d'entrée pour sortir du modèle abonnement-cloud devient un calcul économique sérieux, pas juste un fantasme de geek paranoïaque des données. Reste à voir si une PME normale a vraiment besoin de ça, parce que pour la plupart, un bon abonnement API reste largement moins cher que d'amortir une tour à cinq chiffres.