Qu’est ce que NVIDIA ? Le point sur le géant américain

NVIDIA est une entreprise américaine spécialisée dans la conception de processeurs graphiques (GPU) et de cartes graphiques. Elle a été fondée en 1993 par Jensen Huang, Chris Malachowsky et Curtis Priem, avec l'intuition que le jeu vidéo deviendrait un marché important. Ses GPU prennent en charge les calculs liés à l'affichage des images et ont permis aux jeux d'atteindre un rendu proche du réel.

L'entreprise s'est imposée comme leader des cartes graphiques haut de gamme face à son principal concurrent, AMD, qui a repris ATI. Initialement centrée sur le jeu vidéo, elle s'est ensuite diversifiée dans l'intelligence artificielle, les data centers et le cloud, qui représentent désormais la majorité de ses revenus. En 2023, portée par le succès de ses puces dédiées à l'IA générative, elle a rejoint le cercle très fermé des entreprises technologiques valorisées à plus de 1 000 milliards de dollars en bourse.

Une gamme qui dépasse largement le jeu vidéo

Le grand public connaît surtout les cartes graphiques : la série GeForce RTX (4090, 4080, 4070, 4060…) vise le jeu et la création haut de gamme, tandis que la série GeForce GTX (1660, 1650…) occupe le milieu de gamme. Côté professionnel, NVIDIA a développé les GPU Tesla, destinés au calcul haute performance dans les data centers et le cloud, et les GPU Quadro, conçus pour la CAO et le rendu 3D.

Pour l'embarqué, deux plateformes sont à retenir. NVIDIA DRIVE regroupe les solutions de conduite autonome et assistée pour l'automobile. Jetson est une famille de systèmes sur module intégrant un GPU, pensée pour l'intelligence artificielle embarquée. Le catalogue comprend aussi le boîtier multimédia Shield TV sous Android TV, la plateforme logicielle CUDA pour le calcul parallèle sur GPU, et NVIDIA AI Enterprise, un ensemble de logiciels et de modèles d'IA pour les entreprises.

Comment NVIDIA s'est hissé au premier rang

Le premier tournant date de 1999, avec la GeForce 256, présentée par NVIDIA comme le premier GPU. Ses performances graphiques ont propulsé la marque au rang de leader des cartes hautes performances pour le jeu.

Le second tournant est la diversification. Les GPU, conçus pour exécuter massivement des calculs en parallèle, se sont révélés particulièrement adaptés à l'IA et au deep learning, ce qui a ouvert à NVIDIA les marchés du cloud et des data centers. L'entreprise a accompagné ce mouvement par une série de technologies propriétaires : CUDA pour le calcul parallèle, le ray tracing en temps réel, NVLink pour interconnecter plusieurs GPU. Ces briques lui ont permis de se positionner sur la conduite autonome avec DRIVE, l'IA embarquée avec Jetson et le cloud gaming. C'est cette combinaison d'innovation continue et de diversification qui l'a fait passer d'acteur du jeu vidéo à fournisseur incontournable de l'IA et du calcul haute performance.

Les axes de développement

L'IA générative concentre l'essentiel des efforts. NVIDIA poursuit le développement de GPU optimisés pour l'entraînement et l'inférence des grands modèles de langage (LLM), propose des outils comme NVIDIA AI Workbench pour créer, tester et personnaliser des modèles, et cherche à intégrer l'IA générative dans des applications grand public comme le jeu vidéo.

Sur l'informatique générale, l'entreprise conçoit des processeurs (CPU) basés sur l'architecture Arm pour concurrencer Intel et AMD sur les PC et les serveurs, ainsi que des puces spécialisées pour accélérer le calcul haute performance dans les data centers. Dans l'embarqué, elle continue de faire progresser DRIVE pour les véhicules autonomes et d'étendre les capacités d'IA des modules Jetson vers l'IoT, la robotique et les drones. Enfin, sur le graphisme, les nouvelles générations de GeForce RTX poussent plus loin le ray tracing et le rendu photoréaliste, et les GPU sont optimisés pour le cloud gaming et la diffusion de jeux en temps réel.

Une concurrence qui s'élargit

AMD reste le rival historique : ses GPU Radeon affrontent directement les GeForce sur le jeu et le calcul haute performance, et l'entreprise est aussi présente sur les processeurs. Intel, connu pour ses CPU, s'est lancé sur les GPU dédiés au calcul accéléré et à l'IA avec ses puces Xe et Ponte Vecchio, en ciblant les data centers et le cloud. Qualcomm, acteur majeur des puces pour smartphones et tablettes, concurrence les SoC mobiles Tegra de NVIDIA et développe ses propres solutions d'IA sur puce. Huawei, enfin, oppose sa gamme Ascend dédiée à l'IA, dont l'Ascend 910 qui rivalise avec le GPU NVIDIA A100. D'autres acteurs peuvent émerger sur certains segments, comme Google avec son TPU ou des start-up telles que Graphcore et Cerebras.

Points forts et points faibles

Les GPU NVIDIA, en particulier les séries GeForce RTX et Quadro, figurent parmi les plus performants du marché en graphisme comme en calcul, avec une architecture optimisée pour le ray tracing, l'IA et les charges parallèles. L'écosystème logiciel est un autre atout majeur : CUDA, des pilotes optimisés et de nombreux outils de développement facilitent l'intégration de ces GPU dans le rendu 3D, l'IA ou le deep learning. Les investissements massifs en R&D (ray tracing, DLSS, NVLink) entretiennent cette avance.

En contrepartie, les GPU haut de gamme NVIDIA sont généralement plus chers que les offres d'AMD ou d'Intel, ce qui peut freiner les segments sensibles au prix. L'entreprise ne possède pas ses propres usines et dépend de fonderies comme TSMC pour produire ses puces. Et la concurrence se renforce sur tous les fronts, du jeu aux data centers.