Une joint venture stratégique pour l’avenir des centres de données

La division Power & Sensor Systems d’Infineon a récemment annoncé un partenariat clé avec Nvidia. L’objectif ? Moderniser l’architecture électrique des centres de données d’intelligence artificielle (IA) en remplaçant les installations traditionnelles par une solution centralisée haute tension à courant continu. Dans un monde où la consommation d’énergie explose, cette transformation s’avère essentielle.

Une consommation électrique en forte augmentation

Les chiffres parlent d’eux-mêmes. L’augmentation des puissances des GPU – qui consomment plus de 1 kW d’électricité par puce – a entraîné une hausse alarmante de la consommation par rack. Il y a quelques années, la consommation moyenne par rack était de 120 kilowatts. Aujourd’hui, ce chiffre a grimpé à 500 kilowatts et pourrait dépasser le mégawatt d’ici 2030. Infineon souligne qu’en raison de cette charge électrique croissante, le taux de pannes de courant augmente, mettant donc en danger la fiabilité de ces infrastructures.

Une solution innovante : l’architecture 800 V DC

Pour faire face à ces défis, Infineon propose de modifier l’alimentation directement au niveau du GPU, en intégrant une dorsale à 800 V DC sur la carte mère des serveurs. Cette innovation, comme l’expliquent les experts d’Infineon, pourrait améliorer la fiabilité et l’efficacité des systèmes, tout en facilitant la gestion de la chaleur. En effet, les alimentations multiples actuellement nécessaires prennent de la place, génèrent de la chaleur et augmentent le risque de défaillance.

Une transition inéluctable pour l’IA

A l’occasion du Computex 2025, Nvidia avait déjà souligné l’importance de remplacer la dorsale de 54 V, jugée insuffisante face aux besoins énergétiques croissants des accélérateurs IA. Selon Alvin Nguyen, analyste senior chez Forrester Research, « compte tenu des besoins en énergie de l’IA et de sa croissance, cela paraît tout à fait logique ». L’architecture à courant continu permettra de réduire les pertes d’énergie, de diminuer les besoins en matériaux comme le cuivre ou l’aluminium, et d’améliorer la fiabilité globale des systèmes.

L’adoption du 800 V DC se prépare

Pour accompagner la densification de ses racks serveurs, Nvidia mise donc sur l’adoption du 800 V DC. Cependant, il est important de noter que cette architecture nécessite le développement de nouvelles solutions de conversion d’énergie et des mécanismes de sécurité pour garantir la fiabilité des installations. Adam White, président de la division Power & Sensor Systems chez Infineon Technologies, déclare : « Il n’y a pas d’IA sans énergie. C’est pourquoi nous travaillons avec Nvidia sur des systèmes d’alimentation intelligents pour répondre aux besoins énergétiques des futurs centres de données d’IA. »

Une architecture rack-scale innovante

Nvidia n’est pas seule dans cette transformation. Avec plus de 50 partenaires MGX, elle prépare l’architecture rack-scale Kyber, qui utiliserait un design avec refroidissement liquide pour connecter jusqu’à 576 GPU Rubin Ultra. En intégrant des blocs NVLink Switch dédiés, cette architecture favorise une connectivité sans câble entre les GPU, optimisant ainsi l’espace et l’efficacité.

Vers une nouvelle ère pour l’alimentation électrique

Lors de l’OCP Global Summit en Allemagne, ce n’est pas moins de 20 partenaires, dont Intel, Samsung Foundry, Infineon, STMicroelectronics et Eaton, qui ont présenté des composants et des systèmes d’alimentation pour les centres de données à courant continu 800 V. Cette ère du gigawatt représente une avancée significative dans la manière dont l’industrie aborde l’électricité, se dirigeant lentement mais sûrement vers une meilleure durabilité énergétique.

Conclusion : Une avancée cruciale pour l’avenir de l’IA

L’alliance entre Infineon et Nvidia est un pas en avant majeur pour le secteur des centres de données d’IA. En remplaçant les infrastructures désuètes par une architecture centralisée à 800 V DC, les deux entreprises visent non seulement à répondre aux besoins énergétiques croissants, mais aussi à améliorer l’efficacité et la fiabilité des systèmes. L’avenir de l’IA dépend de cette évolution, et elle est en marche.