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AWS et NVIDIA déploieront deux millions de GPU supplémentaires et étendent le partenariat aux CPU Vera et à la robotique

Le 26 août 2026, AWS et NVIDIA ont annoncé deux millions de GPU supplémentaires d’ici 2028, l’arrivée des CPU Vera et de la mémoire NVHBM, ainsi que des usines d’IA fédérales à 100 000 GPU. Ce n’est plus un simple contrat de fourniture de silicium : AWS co-conçoit désormais l’interconnexion et la mémoire avec NVIDIA. Voici ce que cela change pour un ingénieur cloud.

GPUThor contourne l’ECC des GPU NVIDIA et remonte en root depuis un noyau CUDA

Des chercheurs de l’université de Toronto ont démontré une attaque Rowhammer, GPUThor, qui contourne l’ECC des GPU NVIDIA Ampere pour déclencher un déni de service ou une élévation de privilèges jusqu’au root. Toute infrastructure qui partage des GPU ou exécute du CUDA non maîtrisé doit reconsidérer sa limite de confiance.

Nvidia mobilise 500 milliards de dollars à Wall Street pour financer l’infrastructure IA des hyperscalers

Le 10 août 2026, Nvidia a structuré un programme de financement de 500 milliards de dollars avec les plus grandes banques d’investissement américaines pour financer l’infrastructure IA des fournisseurs cloud. Les GPU ne s’achètent plus — ils se louent via des véhicules financiers. Voici comment Nvidia est devenu la banque centrale de l’IA.

Vultr défie les hyperscalers avec un cloud GPU 50 à 90 % moins cher

En avril 2026, Vultr annonce que son infrastructure GPU Nvidia coûte 50 à 90 % de moins que les offres équivalentes d’AWS, Google Cloud et Azure. Les startups et PME qui ne peuvent pas absorber les marges des hyperscalers ont désormais une alternative crédible — structurée autour d’agents IA et d’un positionnement prix transparent.

Kubernetes 1.36 passe le GPU en ressource partageable avec DRA en GA

La version 1.36, livrée le 22 avril 2026, fait passer la Dynamic Resource Allocation en disponibilité générale. Le GPU n’est plus un entier binaire — il devient une ressource attribuable, partitionnable et planifiée par le scheduler selon les besoins réels des workloads.

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