Scaleway construit un supercalculateur AMD en Suède : l’Europe cherche enfin un plan B à CUDA

Un supercalculateur AMD commercial au cœur de la Suède

L’annonce est tombée ce 13 octobre pendant ai-PULSE 2026 à Paris. Le français Scaleway va déployer en Suède un nouveau supercalculateur consacré à l’intelligence artificielle, équipé de GPU AMD Instinct MI355X. Il s’agira du premier système de ce type installé par Scaleway hors de France et, selon l’annonce officielle de Scaleway, du premier supercalculateur d’IA commercial basé sur AMD proposé en Europe. La machine sera ouverte aux startups, sociétés spécialisées dans l’IA et entreprises ayant besoin de grosses capacités d’entraînement ou d’inférence.

Le mot « commercial » est important. Ce n’est absolument pas le premier gros calculateur européen utilisant des accélérateurs AMD : le supercalculateur LUMI en Finlande fonctionne déjà avec des milliers de MI250X, comme le montre la documentation technique officielle de LUMI. La nouveauté tient plutôt au fait que la capacité du futur système de Scaleway doit être proposée comme une ressource cloud utilisable par des entreprises, et pas uniquement comme une infrastructure scientifique obtenue via des programmes de recherche.

Ce détail change beaucoup de choses. Une startup qui veut entraîner un modèle ou une entreprise qui souhaite déplacer une charge de travail hors de Nvidia n’a pas forcément envie d’acheter une salle remplie de serveurs, d’installer un refroidissement liquide et de découvrir ensuite que le compteur électrique du bâtiment vient de demander sa mutation. L’idée de Scaleway consiste justement à rendre ce matériel louable comme n’importe quelle autre capacité de calcul.

Le MI355X n’est pas exactement une petite Radeon avec beaucoup de RAM

Le cœur de cette installation sera donc l’AMD Instinct MI355X, concurrent direct des accélérateurs Blackwell de Nvidia. On est assez loin de la carte graphique que vous glissez sous votre bureau pour gagner douze images par seconde dans Cyberpunk 2077 . D’après la fiche technique officielle d’AMD, chaque MI355X repose sur l’architecture CDNA 4, embarque 288 Go de mémoire HBM3E et atteint jusqu’à 8 To/s de bande passante mémoire. Sa consommation typique peut atteindre 1 400 watts.

Oui, 1,4 kW pour un seul accélérateur.

Voilà qui remet immédiatement en perspective la discussion familiale autour des 450 watts de votre PC gaming.

La quantité de mémoire est particulièrement importante pour l’IA. Plus un modèle est volumineux, plus il devient intéressant de conserver ses paramètres directement dans la mémoire très rapide des GPU plutôt que d’effectuer des transferts permanents. AMD propose également des plateformes regroupant huit MI355X, représentant au total environ 2,3 To de HBM3E, même si Scaleway n’a pas détaillé publiquement la configuration exacte de chacun des serveurs de son futur cluster.

Mais le véritable sujet s’appelle ROCm, pas MI355X

Acheter une puce capable d’effectuer énormément de multiplications très vite est finalement la partie presque facile. Le gros avantage de Nvidia ne repose plus uniquement sur ses GPU : il s’appelle CUDA.

Depuis près de vingt ans, Nvidia construit autour de CUDA un écosystème de bibliothèques, compilateurs, outils de développement et optimisations. Des milliers de projets ont été conçus autour de cette plateforme. Lorsque quelqu’un affirme simplement « nous allons utiliser un autre GPU », la réponse du développeur peut donc être : « très bien, mais mes trois ans de code CUDA viennent de s’évanouir dans un nuage de fumée ».

C’est précisément là qu’intervient ROCm, l’environnement logiciel d’AMD. La documentation actuelle de ROCm montre que de nombreux composants sont publiés sous des licences libres comme MIT, Apache 2.0 ou BSD. Il serait toutefois excessif de résumer l’ensemble par « ROCm est 100 % open source » : les licences varient suivant les composants et AMD documente séparément les éventuelles briques propriétaires.

L’objectif est néanmoins clair : rendre l’écosystème AMD suffisamment ouvert et compatible avec les outils existants pour qu’utiliser autre chose que Nvidia cesse de ressembler à la réécriture de l’application depuis zéro.

PyTorch fonctionne déjà sur ROCm, et c’est beaucoup plus important qu’un benchmark

Prenons PyTorch, probablement l’un des noms que vous croiserez le plus rapidement dès que quelqu’un commence à entraîner sérieusement des modèles d’IA. Le support ROCm n’est plus un petit port expérimental oublié dans un dépôt GitHub : AMD indique que le support ROCm de PyTorch est intégré directement au dépôt officiel du framework, tandis que les versions récentes continuent d’ajouter des optimisations spécifiques aux GPU AMD.

C’est là que le projet suédois devient intéressant au-delà du communiqué de presse. Pour concurrencer Nvidia, AMD n’a pas seulement besoin d’afficher des nombres impressionnants sur une diapositive. Il faut qu’une équipe habituée à PyTorch puisse déplacer son modèle, ses outils et sa chaîne de production sans sacrifier trois ingénieurs logiciels pendant six mois.

ROCm s’améliore rapidement sur ce terrain, mais il serait prématuré d’annoncer la mort de CUDA. Nvidia bénéficie toujours d’une avance énorme en matière de maturité, de documentation, de logiciels spécialisés et simplement d’habitudes accumulées dans l’industrie. L’existence d’un second fournisseur techniquement compétitif ne supprime donc pas le verrouillage logiciel du jour au lendemain. Elle commence simplement à lui donner un concurrent crédible.

Et dans un marché, avoir deux portes reste généralement plus pratique que de posséder une seule porte dont quelqu’un d’autre décide du prix de la clé.

Pourquoi aller construire tout ça en Suède ?

Scaleway explique avoir retenu la Suède notamment pour son mix électrique largement bas carbone et son écosystème technologique. L’entreprise avait déjà commencé son implantation dans le pays quelques mois plus tôt grâce à un partenariat avec l’opérateur Tele2. Selon les informations recueillies par Reuters, ce nouveau supercalculateur représente la première infrastructure de cette ampleur installée hors de France par le fournisseur cloud français.

Le choix de l’Europe du Nord est loin d’être anodin. Un datacenter rempli d’accélérateurs consommant chacun potentiellement plus d’un kilowatt doit résoudre deux problèmes assez gênants : lui fournir énormément d’électricité et éviter qu’il ne se transforme en appareil à raclette de plusieurs mégawatts. Une électricité relativement décarbonée et un climat plus frais rendent naturellement la région attractive.

Le refroidissement sera d’ailleurs suffisamment sérieux pour que Motul, que l’on associe plus spontanément à l’huile moteur qu’aux grands modèles de langage, fournisse le fluide utilisé par l’infrastructure. Bull doit intégrer et maintenir le cluster, Giga Computing fournir les serveurs, HPE le réseau et VAST Data la couche de stockage.

Quand votre chatbot nécessite AMD, Bull, HPE, Giga Computing, VAST Data et Motul pour répondre correctement à « résume ce PDF », on comprend pourquoi l’IA commence à ressembler davantage à une industrie lourde qu’à une simple application Web.

Europe contre Nvidia ? Pas du tout

Il serait extrêmement tentant de transformer l’annonce en « Scaleway abandonne Nvidia pour AMD ».

Ce serait également faux.

Le même jour, le fournisseur français a annoncé un second gros déploiement à Copenhague équipé de Nvidia B300. Celui-ci doit compter plusieurs milliers de GPU Nvidia. À terme, Scaleway indique vouloir opérer des GPU Zones à Paris, Stockholm et Copenhague représentant ensemble des dizaines de milliers d’accélérateurs.

La stratégie n’est donc pas « AMD plutôt que Nvidia ».

Elle est AMD et Nvidia.

Et c’est probablement beaucoup plus intéressant.

Dans l’informatique, la souveraineté technologique est parfois présentée comme la nécessité de fabriquer absolument chaque transistor sur son propre territoire. C’est une vision assez héroïque, mais difficile à appliquer quand les meilleurs accélérateurs viennent aujourd’hui principalement d’entreprises américaines et sont fabriqués par des fondeurs asiatiques.

L’autre définition de l’autonomie consiste tout simplement à éviter de construire toute son infrastructure sur un seul fournisseur, une seule architecture et un seul écosystème logiciel. Sur ce terrain, installer du Nvidia au Danemark et de l’AMD en Suède est presque plus cohérent qu’un grand discours sur « l’indépendance numérique européenne ».

Parce que le verrouillage CUDA n’est pas qu’un problème de geeks

Pour une entreprise classique, le mot CUDA peut sembler aussi passionnant qu’un manuel d’entretien d’ascenseur.

Pourtant, ce choix technique peut avoir des conséquences très concrètes. Si toute une plateforme d’IA dépend de bibliothèques qui nécessitent des GPU Nvidia, changer de fournisseur devient compliqué. Et lorsqu’il devient difficile de changer de fournisseur, celui-ci bénéficie forcément d’une position très confortable pour négocier tarifs, disponibilité et conditions.

Reuters souligne précisément cette différence : CUDA est propriétaire et destiné aux GPU Nvidia, alors que ROCm cherche à proposer un environnement plus ouvert permettant l’utilisation d’outils largement répandus dans l’écosystème IA.

Cela ne signifie pas qu’une application CUDA peut être téléportée sur AMD avec un clic droit « Convertir vers ROCm ». La réalité comporte toujours des différences de bibliothèques, des optimisations spécifiques, des versions compatibles et cette mystérieuse erreur qui n’apparaît évidemment que le vendredi à 18 h 47.

Mais plus les frameworks importants traitent AMD comme une plateforme de premier rang, plus le coût du changement diminue.

Et à long terme, ce point compte probablement davantage que de savoir si un benchmark affiche 7 % de mieux dans telle précision numérique.

AMD n’arrive pas en terrain vierge en Europe

Le choix d’AMD ne constitue pas non plus une expérience complètement nouvelle pour le calcul intensif européen. Le supercalculateur LUMI utilise déjà 11 912 accélérateurs AMD MI250X pour ses charges scientifiques. Les chercheurs européens disposent donc depuis plusieurs années d’une expérience réelle avec l’architecture GPU d’AMD à grande échelle.

Ce qui change avec Scaleway est l’accès commercial. Une entreprise n’aura pas besoin d’être sélectionnée dans le cadre d’un projet académique ou d’un programme EuroHPC pour expérimenter sur une grosse infrastructure AMD.

Cela peut paraître secondaire, mais la disponibilité cloud a joué un rôle essentiel dans l’explosion de Nvidia. Vous ne dominez pas uniquement parce que votre matériel est performant ; vous dominez parce qu’un développeur peut ouvrir une console, louer huit GPU, lancer son entraînement et recevoir une facture suffisamment inquiétante à la fin du mois.

AMD doit devenir tout aussi banal.

Le jour où louer un cluster ROCm paraîtra aussi ennuyeux que louer du CUDA, la bataille deviendra réellement intéressante.

Les inconnues restent nombreuses

Scaleway n’a pas encore communiqué tous les détails qui permettront de mesurer l’importance réelle de l’installation suédoise. L’annonce consultée ne précise notamment ni le nombre total de MI355X qui seront déployés, ni les tarifs commerciaux, ni la date exacte à laquelle les premières ressources seront accessibles aux clients.

Ces informations feront toute la différence.

Un supercalculateur composé de quelques centaines d’accélérateurs n’a évidemment pas le même impact qu’une infrastructure en regroupant plusieurs milliers. De même, une excellente architecture reste difficile à adopter si son coût horaire est supérieur à l’équivalent Nvidia ou si les clients doivent patienter quatre mois pour obtenir un créneau.

Pour l’instant, la portée stratégique de l’annonce est donc plus facile à mesurer que sa compétitivité économique réelle.

Scaleway met AMD à son menu.

Nous ne connaissons pas encore le prix du plat.

Le véritable luxe de l’Europe pourrait simplement être d’avoir le choix

Cette annonce tombe à un moment où pratiquement tous les acteurs veulent construire davantage de capacités d’IA en Europe. Ce qui est généralement présenté sous les termes de « souveraineté », « cloud européen » ou « autonomie stratégique » cache une réalité beaucoup plus simple : les modèles deviennent énormes et quelqu’un doit posséder les machines capables de les faire tourner.

Le projet de Scaleway ne rend pas l’Europe indépendante des États-Unis. AMD est américain. Nvidia aussi. Une partie importante de la fabrication reste asiatique et de nombreuses briques de la pile logicielle sont développées partout dans le monde.

Mais il peut réduire une autre dépendance : celle qui consiste à considérer qu’un gros calcul IA signifie automatiquement « Nvidia + CUDA ».

Le fait que Scaleway choisisse simultanément des AMD MI355X en Suède et des Nvidia B300 au Danemark est finalement le meilleur résumé de l’affaire. Il ne s’agit pas de trouver un nouveau monopole plus sympathique. Il s’agit de disposer de plusieurs architectures suffisamment bonnes pour que le client puisse réellement choisir.

Dans l’industrie du PC, Intel a fini par découvrir qu’AMD était beaucoup plus gênant lorsque les utilisateurs avaient une véritable alternative.

Nvidia pourrait bientôt redécouvrir exactement la même leçon dans les datacenters.

Et pour les développeurs européens, ce serait probablement une excellente nouvelle.