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Comparatif · Rubin vs Blackwell

Vera Rubin contre GB300 : le gain réel et ce qu'il exige de votre datacenterNous comparons le Vera Rubin NVL72 au GB300 NVL72, le dernier Blackwell, rack contre rack et avec les chiffres des fiches techniques de NVIDIA.

Le Vera Rubin NVL72 est le rack qui succède au GB300 NVL72, et de l'extérieur on a du mal à les distinguer : même armoire, 72 GPU et 36 CPU. À l'intérieur, Rubin offre environ 2,5 fois plus de calcul en FP4 (2,3 pour l'entraînement) et une mémoire presque deux fois et demie plus rapide, avec les mêmes 288 Go par GPU.

Ce bond se paie dans le datacenter : on passe d'environ 135 kW par rack à 227 kW au maximum, et l'air disparaît, tout passe par le liquide. Méfiez-vous aussi des chiffres « dix fois plus » qui circulent : presque tous le comparent au GB200, pas au GB300.

2,5×le FP4 du GB300
288Go par GPU dans les deux
227kW par rack, à plein régime

Deux racks qui ressemblent à des jumeaux


Les deux sont ce que NVIDIA appelle un système à l'échelle du rack : une armoire 48U dans laquelle 18 plateaux de calcul et 9 de commutation se comportent comme un seul ordinateur géant. Chaque plateau porte deux CPU et quatre GPU, si bien que le rack totalise 36 CPU et 72 GPU, tous reliés par NVLink (le réseau propre à NVIDIA pour connecter les GPU entre eux), de sorte que le logiciel les voit comme un seul bloc de mémoire et de calcul.

À l'intérieur, les composants changent. Le GB300 embarque des CPU Grace, à 72 cœurs Arm, et des GPU Blackwell Ultra ; le Vera Rubin, des CPU Vera, à 88 cœurs conçus par NVIDIA elle-même, et des GPU Rubin. À l'extérieur, ils sont presque identiques, avec la même armoire MGX, le même nombre de plateaux et le liquide qui entre à la même température, 45 °C, d'où la tentation de croire qu'il suffit de changer les plateaux. Nous verrons que non.

Si les noms vous ont embrouillé, vous n'y êtes pour rien. Tout au long de 2025, NVIDIA a appelé ce système Vera Rubin NVL144, parce que chaque GPU Rubin contient deux puces et qu'il lui a semblé judicieux de compter les puces plutôt que les GPU ; elle est ensuite revenue au décompte par GPU et l'a rebaptisé NVL72. Et pour couronner le tout, dans l'actualité de 2026, « NVL144 » désigne souvent un autre produit, le rack Kyber avec Rubin Ultra, que NVIDIA situe en 2027.

Les chiffres, rack contre rack


Tous s'entendent par rack complet et proviennent des fiches techniques actuelles du GB300 NVL72 et du Vera Rubin NVL72. Le FP4 est le format de nombres sur quatre bits avec lequel on sert aujourd'hui les grands modèles, et un pétaflop correspond à un million de milliards d'opérations par seconde.

Par rackGB300 NVL72Vera Rubin NVL72
CPU36 Grace à 72 cœurs36 Vera à 88 cœurs
GPU72 Blackwell Ultra72 Rubin
Mémoire par GPU288 Go de HBM3e288 Go de HBM4
Bande passante de cette mémoire576 To/s1 400 To/s×2,4
NVLink130 To/s216 To/s×1,7
FP4 pour l'inférence1 440 pétaflops3 600 pétaflops×2,5
FP4 pour l'entraînement1 080 pétaflops2 520 pétaflops×2,3
Mémoire des CPU17 ToJusqu'à 54 To
Consommation135 kW, pointes à 155De 156 à 227 kW
RefroidissementLiquide, avec un peu d'airLiquide uniquement
RéseauConnectX-8, BlueField-3ConnectX-9, BlueField-4

La ligne qui compte le plus est celle de la mémoire, même si elle paraît la plus anodine. Rubin n'apporte pas plus de mémoire par GPU, puisque les deux en ont 288 Go, mais celle qu'il apporte est beaucoup plus rapide : le passage de la HBM3e à la HBM4 fait passer la bande passante du rack de 576 à 1 400 To/s. Et cela compte plus qu'il n'y paraît, car lorsqu'un modèle génère du texte, le GPU passe une bonne partie de son temps à attendre que les données arrivent de la mémoire.

Les annonces, en revanche, méritent d'être lues à la loupe. En janvier, NVIDIA a donné des chiffres de NVLink et de mémoire plus élevés que ceux de sa fiche d'octobre, que nous utilisons ici. Les promesses d'« un dixième du coût par million de tokens » ou de « dix fois plus de tokens par mégawatt » sont mesurées par rapport au GB200 NVL72, le grand-père de la famille, et non au GB300. Et comme le chiffre d'inférence de chaque génération est mesuré dans des conditions différentes, la comparaison la plus propre est celle de l'entraînement, qui passe de 1 080 à 2 520 pétaflops.

Ce qui change dans le datacenter


C'est ici que la ressemblance s'arrête. Le GB300 NVL72 consomme environ 135 kW par rack, avec des pointes à 155 kW, tandis que NVIDIA publie pour Rubin trois profils de puissance, de 156 kW pour le plus sobre à 227 kW pour celui des performances maximales. Pour se faire une idée, 227 kW, c'est l'abonnement de près de 40 foyers avec un compteur classique de 6 kVA, le tout dans une seule armoire. Les plateaux qui distribuent l'électricité changent aussi, d'unités de 33 kW à quatre de 110 kW : le calcul du nombre de racks qui tiennent dans votre salle est à refaire.

Pour le refroidissement, c'est la même histoire. Le GB300 évacue environ 90 % de sa chaleur par liquide et le reste par air, mais dans Rubin tout passe par le liquide, jusqu'aux barres qui transportent le courant, et les plateaux n'ont même pas de ventilateurs. C'est pourquoi la première chose à vérifier est la CDU (l'équipement qui répartit le liquide entre les racks) et le débit, des données que nous n'avons pas encore trouvées publiées pour Rubin.

Pour qui est chacun


Les constructeurs ont commencé à le livrer en octobre 2026 et le destinent aux fournisseurs de cloud et d'infrastructure d'IA, ceux qui peuvent occuper 72 GPU jour et nuit et disposer de salles prêtes pour plus de 150 kW par armoire. Le GB300 NVL72 reste en vente, et c'est le choix logique si votre salle est déjà conçue pour lui ou si vous avez besoin de capacité tout de suite.

Pour une entreprise qui veut héberger ses propres modèles, aucun des deux n'est en général le point de départ : si l'idée est que le service juridique résume des contrats avec un modèle maison, un rack de 72 GPU, c'est comme acheter un Airbus pour aller chercher le pain. Un serveur à huit GPU avec des B300 et refroidi par air, que presque toutes les marques fabriquent aujourd'hui, sert de grands modèles sans circuit de liquide, même s'il demande bien plus de puissance par armoire qu'un serveur classique. Si la charge augmente, on en ajoute d'autres. Le rack entier a du sens quand un seul modèle a besoin de plus de mémoire qu'il n'en tient dans huit GPU, ou quand vous vendez de la capacité de calcul à des tiers.

Questions fréquentes


À quoi sert le Vera Rubin NVL72 ?

À entraîner et servir de très grands modèles d'IA à l'échelle d'un datacenter : ses 72 GPU fonctionnent comme un seul bloc de mémoire et de calcul. Ce sont surtout les fournisseurs de cloud et d'infrastructure d'IA qui l'achètent. Pour héberger ses propres modèles en entreprise, un serveur à huit GPU suffit en général.

Le Vera Rubin NVL144 et le Vera Rubin NVL72, c'est la même chose ?

Oui. NVIDIA l'appelait NVL144 parce qu'elle comptait les deux puces de chaque GPU Rubin, puis l'a rebaptisé NVL72 pour compter les GPU, comme pour le GB300. Ce sont 72 GPU Rubin et 36 CPU Vera dans un rack.

Puis-je remplacer un GB300 NVL72 par un Vera Rubin au même emplacement ?

L'armoire a le même format et la même arrivée de liquide à 45 °C, mais Rubin consomme plus par rack, se refroidit entièrement par liquide et utilise d'autres plateaux d'alimentation. Avant de le planifier, il faut vérifier la puissance souscrite, la CDU et le débit de liquide.

Rubin est-il dix fois moins cher par token que le GB300 ?

Non. Ce chiffre de NVIDIA compare Rubin au GB200 NVL72, la génération précédant le GB300. Face au GB300, le gain est moindre, et le gain réel dépend du modèle et du nombre d'utilisateurs servis en même temps.

Quel est le prix d'un rack Vera Rubin NVL72 ?

Ni NVIDIA ni les constructeurs qui l'assemblent ne publient de prix. Il se vend par projet, avec le réseau, le stockage, l'installation et les services, et le prix découle de l'ensemble.

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De combien de GPU avez-vous vraiment besoin ?

Dites-nous quels modèles vous voulez servir, pour combien d'utilisateurs et de quel datacenter vous disposez, et nous vous dirons si un serveur à huit GPU vous suffit ou s'il vous faut un rack entier.

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