Red Hat annonce une extension de son partenariat avec Nvidia afin d’aligner Red Hat Enterprise Linux, OpenShift et Red Hat AI sur la plateforme matérielle Vera Rubin. L’enjeu n’est pas une promesse générique d’IA, mais l’adaptation d’une pile logicielle d’entreprise à des architectures de calcul désormais organisées au niveau du rack, autour de GPU, de processeurs de données et d’interconnexions à très haut débit.
Le marché de l’IA d’entreprise évolue vers des architectures capables de fédérer de vastes ressources de calcul au sein de centres de données optimisés pour l’entraînement et l’inférence à grande échelle. Ce mouvement s’accompagne d’une recomposition profonde des infrastructures, où la logique du serveur individuel cède la place à des unités de calcul distribuées, pilotées au niveau du rack, afin de répondre à la densité et à la complexité des applications IA modernes. C’est dans cette dynamique que s’inscrit la plateforme Nvidia Rubin, qui associe processeur Vera, GPU Rubin, contrôleurs BlueField‑4 et châssis NVL72 pour former une grappe de calcul conçue pour l’intégration native des environnements IA et la gestion fine des flux de données.
Red Hat se cale sur cette évolution par la création d’une édition dédiée, Red Hat Enterprise Linux for Nvidia. Cette distribution reste alignée sur la branche principale de RHEL, mais elle est livrée avec un socle de pilotes GPU OpenRM, les bibliothèques Cuda et les couches d’abstraction nécessaires pour faire fonctionner Rubin dès sa disponibilité commerciale, attendue au second semestre 2026.
Une pile Linux préparée pour des racks Nvidia NVL72
La plateforme Rubin repose sur un modèle d’assemblage de grappes de calcul où le GPU, le processeur Vera et le contrôleur BlueField‑4 ne sont plus des composants périphériques, mais des briques structurelles du système. RHEL for Nvidia sert de couche d’interface entre ces blocs matériels et les environnements logiciels utilisés pour l’entraînement, l’inférence distribuée et les agents IA.
Cette édition de RHEL intègre directement les pilotes OpenRM et le kit Cuda via les dépôts Red Hat, ce qui évite le recours à des dépôts tiers ou à des empilements manuels de pilotes. Dans des environnements à plusieurs dizaines de GPU par rack, cette intégration détermine la capacité à maintenir une cohérence de version entre le noyau, les bibliothèques de calcul et les outils d’orchestration.
OpenShift, couche d’orchestration du calcul accéléré
Red Hat OpenShift devient la couche de pilotage des grappes Rubin. La distribution Kubernetes de Red Hat prend en charge les bibliothèques Cuda‑X, les composants d’infrastructure Nvidia et les cartes réseau BlueField afin d’exposer les GPU et les interconnexions comme des ressources planifiables au niveau des clusters.
Concrètement, cela permet d’automatiser le déploiement de charges d’entraînement ou d’inférence sur plusieurs nœuds NVL72, avec un contrôle fin des flux réseau et de l’allocation mémoire. Le rôle de BlueField‑4 dans cette architecture est central, puisqu’il assure le traitement des flux, de la virtualisation réseau et d’une partie des fonctions de sécurité au niveau matériel.
Confidential Computing appliqué aux GPU et à la mémoire
Red Hat Enterprise Linux prend en charge Nvidia Confidential Computing sur Rubin. Cette technologie chiffre la mémoire GPU, les données de modèles et certains flux d’exécution, avec des mécanismes d’attestation cryptographique permettant de vérifier l’intégrité de l’environnement d’exécution. Dans des secteurs où les modèles et les jeux de données sont sensibles, ce mécanisme modifie la façon de déployer des charges IA sur des infrastructures partagées. La sécurité n’est plus uniquement portée par le système d’exploitation et les conteneurs, mais aussi par le matériel lui‑même, via les fonctions intégrées aux GPU et aux contrôleurs BlueField.
Red Hat AI Inference Server, RHEL AI et OpenShift AI sont étendus pour prendre en charge l’inférence distribuée sur Rubin avec les modèles open source de Nvidia. Cela inclut la famille Nemotron ainsi que des modèles dédiés à la vision, à la robotique et à des usages sectoriels.
L’objectif opérationnel est de faire fonctionner ces modèles sur des grappes multi‑GPU sans recourir à des piles logicielles propriétaires externes. L’intégration au niveau du système et de Kubernetes conditionne la capacité à faire tourner ces modèles à grande échelle, avec une gestion cohérente de la mémoire, du réseau et de la latence.
Un alignement sur la feuille de route de Nvidia
En créant une édition RHEL spécifique à Nvidia, Red Hat se positionne comme le point d’entrée Linux pour les plateformes de calcul à venir de Nvidia. Matt Hicks, président et directeur général de Red Hat, souligne cette dépendance assumée aux cycles matériels du fondeur en déclarant que « Red Hat et Nvidia comptent assurer une prise en charge immédiate des dernières architectures Nvidia sur les plateformes d’IA et de cloud hybride de Red Hat ».
Jensen Huang, le PDG de Nvidia, résume la logique industrielle sous‑jacente : « À l’ère de l’IA, c’est l’ensemble de l’infrastructure informatique, des puces aux modèles, qui est repensé de fond en comble. Nvidia et Red Hat font équipe pour industrialiser l’open source, à commencer par la plateforme Vera Rubin. » L’enjeu réel se situe dans la capacité de Red Hat à suivre le rythme des architectures GPU et réseau de Nvidia sans fragmenter sa base Linux. La prise en charge de Rubin par Red Hat Enterprise Linux est annoncée pour coïncider avec la disponibilité générale de la plateforme Nvidia au second semestre 2026. Les pilotes, bibliothèques et outils d’intégration seront distribués via le portail client Red Hat.
