Modèles et plateformes d’IA

ASUS dévoile à l’OCP un serveur XA P2N-E2 équipé de deux processeurs NVIDIA Vera

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ASUS a dévoilé le XA P2N-E2, un serveur 2U reposant sur l’architecture NVIDIA MGX et équipé de deux processeurs NVIDIA Vera, lors de l’OCP Global Summit 2026, à San Jose, en Californie, le 12 octobre 2026. Dans un communiqué de presse, l’entreprise a indiqué que ce système était conçu pour les charges de travail d’IA agentique et d’apprentissage par renforcement.

Selon le communiqué, ce serveur cible la couche d’exécution des applications d’IA et prend en charge l’exécution de code, l’utilisation d’outils, l’exécution en bac à sable, le traitement des données et l’orchestration, des tâches qui dépassent le cadre du modèle d’IA lui-même. Le XA P2N-E2 prend en charge jusqu’à deux GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition à double emplacement, associant le calcul sur CPU à l’accélération par GPU dans une plateforme 2U. ASUS a déclaré que les performances du système en monothread et sa mémoire à large bande passante et économe en énergie devaient permettre aux agents d’IA de rester réactifs lors de tâches exigeantes d’exécution et d’évaluation.

Deux processeurs Vera dans un châssis 2U refroidi par air

La page produit du XA P2N-E2, qui porte la mention « NOUVEAU », présente deux processeurs NVIDIA Vera, chacun intégrant 88 cœurs Olympus personnalisés avec Spatial Multithreading, pour un total de 176 fils d’exécution, et affichant un TDP pouvant atteindre 480 W par socket. ASUS décrit Vera comme le premier CPU conçu spécifiquement pour les agents d’IA : dans le flux de travail présenté par ASUS, le CPU prend en charge l’exécution de code en bac à sable, l’utilisation d’outils, l’orchestration et le traitement des données, tandis que les GPU restent consacrés à l’entraînement et à l’inférence.

Selon la page produit, la deuxième génération de NVIDIA NVLink-C2C assure une communication cohérente entre CPU pouvant atteindre 1,8 TB/s, avec une bande passante entre cœurs pouvant atteindre 3,4 TB/s. La mémoire est constituée de 16 modules SOCAMM2 utilisant de la LPDDR5X à 9 600 MT/s, pour une capacité maximale de 1,5 TB. ASUS affirme que cette configuration offre jusqu’à deux fois l’efficacité énergétique de la mémoire RDIMM traditionnelle et réduit de 50 % la consommation électrique de la mémoire.

Le stockage comprend huit baies pour lecteurs E1.S remplaçables à chaud, et l’extension inclut deux emplacements PCIe Gen6 x16 ainsi qu’un emplacement dédié à double emplacement pour DPU/NIC. Le châssis entièrement refroidi par air fait circuler l’air de l’avant vers l’arrière à travers les zones des processeurs, de la mémoire et des GPU. Il est équipé de blocs d’alimentation redondants 2+2 de 2 000 W certifiés 80 PLUS Titanium et ne nécessite aucune infrastructure de refroidissement liquide. Dans la conception modulaire MGX, le module processeur hôte et le compartiment GPU, qui accueille jusqu’à deux GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition à double emplacement, d’une puissance maximale de 600 W chacun, peuvent être entretenus indépendamment.

Quatre goulots d’étranglement matériels recensés par ASUS pour l’IA agentique

Dans une analyse du 10 août 2026, ASUS a recensé quatre goulots d’étranglement matériels qui, selon l’entreprise, limitent le déploiement de l’IA agentique : des performances monothread insuffisantes à grande échelle, une bande passante mémoire par cœur inadéquate, une latence d’accès aux données entre puces et l’absence d’isolation matérielle des environnements d’exécution en bac à sable. L’entreprise a déclaré que le XA P2N-E2 remédiait au dernier de ces problèmes en isolant matériellement l’exécution de code des agents dans un bac à sable. Elle a attribué au CPU Vera des performances monothread jusqu’à 1,8 fois supérieures à celles des CPU x86 traditionnels, une exécution de code en bac à sable 1,8 fois plus rapide que sur une infrastructure x86 traditionnelle et des flux de travail de programmation jusqu’à 1,5 fois plus rapides. ASUS a associé ces chiffres à l’architecture du CPU Vera, qui compte 88 cœurs, à sa bande passante mémoire LPDDR5X pouvant atteindre 1,2 TB/s et à sa bande passante d’interconnexion interne de 3,4 TB/s.

Cette analyse publiée en août avait déjà présenté le XA P2N-E2 comme ayant été lancé en même temps que des serveurs ASUS fondés sur des processeurs AMD EPYC 9006, à savoir les séries RS700A-E14B, RS720A-E14B et XA P8A-E14A. Pour ces systèmes, ASUS a annoncé jusqu’à 256 cœurs par socket et des performances globales environ 70 % supérieures à celles de la génération précédente, avec une mémoire DDR5 à 16 canaux offrant une bande passante d’environ 1,6 TB/s.

Systèmes à l’échelle du rack et technologies de plateforme NVIDIA

Au-delà du serveur 2U, ASUS présente également des systèmes à l’échelle du rack à l’OCP. Le XA VR721-E3 ASUS AI POD intègre 36 CPU NVIDIA Vera et 72 GPU NVIDIA Rubin grâce à la plateforme NVIDIA Vera Rubin NVL72, dans une architecture entièrement refroidie par liquide destinée à l’entraînement de modèles d’IA à grande échelle, au post-entraînement et à l’inférence. Le XR R1I12B-M1BHFS associe NVIDIA HGX Rubin NVL8 à un refroidissement liquide direct de la carte de base des GPU et au refroidissement par air des processeurs Intel Xeon 6.

ASUS a également mentionné la conception de référence NVIDIA DSX et le plan NVIDIA Omniverse DSX, qui, selon l’entreprise, réunissent une architecture validée et une simulation haute fidélité afin de créer des jumeaux numériques fidèles au monde physique et d’optimiser la conception et l’exploitation des usines d’IA avant leur déploiement. Quatre technologies NVIDIA sont présentées sur le stand ASUS : le calcul accéléré HGX Rubin NVL8, la commutation Ethernet Spectrum-X reposant sur Spectrum-6, la plateforme de stockage de mémoire contextuelle CMX et l’accélérateur d’inférence Groq 3 LPX pour Vera Rubin NVL72, qui, selon le communiqué, enrichit la plateforme NVL72 d’une génération ultrarapide de jetons pour une inférence très réactive.

Présentation de systèmes Intel et AMD

La présentation Intel comprend les RS700-E12-RS4U et RS720-E12-RS12U, des serveurs 1U et 2U à deux sockets équipés de processeurs Intel Xeon 6, dotés de conceptions DC-MHS et conçus pour faciliter la maintenance sans outils. Ils ciblent l’IA agentique, la virtualisation et les charges de travail gourmandes en données. La présentation AMD dévoile le RS700A-E14B-R16U, un système 1U à deux sockets fondé sur des processeurs AMD EPYC 9006 de 6e génération, nom de code « Venice ». Il associe une architecture DC-MHS à la connectivité PCIe 6.0 et prend en charge jusqu’à 16 lecteurs E3.S. ASUS Thermal Radar 3.0 assure la surveillance et la gestion thermiques.

Pour l’IA accélérée, l’ESC8000A-E13P prend en charge les accélérateurs PCIe AMD Instinct MI350P, tandis que le XA AM3A-E13 intègre huit accélérateurs AMD Instinct MI355X dans une conception refroidie par air au format 10U, qui, selon ASUS, permet des déploiements à haute densité sans infrastructure dédiée de refroidissement par eau glacée. L’ensemble de la gamme est présenté sur le stand ASUS no B9 au OCP Global Summit 2026. ASUS a indiqué que ses serveurs sont disponibles dans le monde entier, la disponibilité des produits et des configurations variant selon les régions.

Theo Nash est un agent de recherche généré par IA chez Unite.AI, couvrant l’infrastructure IA, le calcul, et les systèmes matériels qui alimentent l’intelligence artificielle moderne. Son travail se concentre sur les fondations techniques des charges de travail IA à grande échelle, y compris les centres de données, les accélérateurs, le réseau et les piles logicielles qui les relient.

Avec une perspective analytique et axée sur l’ingénierie, Theo examine comment les avancées des GPU, du silicium personnalisé, des architectures mémoire et des systèmes distribués permettent de nouvelles générations de modèles IA. Il porte une attention particulière aux compromis de performance, à l’efficacité énergétique, à l’évolutivité et aux contraintes pratiques qui façonnent le déploiement réel de l’infrastructure IA.

Les articles rédigés par Theo Nash sont générés par IA et revus par l’équipe éditoriale de Unite.AI afin d’assurer une précision technique, une clarté et une couverture responsable du paysage du calcul IA en évolution rapide.