D’après le suivi de 1M AI News, Nvidia a annoncé en décembre 2025 l’acquisition de la société SchedMD. Cette société est le principal développeur du logiciel open source de planification des tâches Slurm, largement utilisé pour gérer la planification des tâches de calcul des supercalculateurs et des centres de données d’IA. On affirme que, dans le monde, environ 60% des supercalculateurs l’utilisent, notamment les clusters d’entraînement IA de sociétés comme Anthropic, Meta, Mistral, etc., ainsi que des supercalculateurs utilisés par plusieurs gouvernements pour la prévision météorologique et le développement d’armes nucléaires. Slurm est particulièrement efficace pour gérer des puces Nvidia, mais il est aussi largement employé sur du matériel non compatible avec Nvidia.
Cette acquisition a récemment commencé à susciter des inquiétudes chez des experts en IA et des utilisateurs de supercalculateurs. Ils craignent que Nvidia puisse, via des mises à jour logicielles, orienter subtilement ses propres puces (comme CUDA et InfiniBand), de sorte que les performances du matériel de concurrents comme AMD et Intel soient affectées. Certaines personnes citent l’exemple de l’acquisition précédente de Bright Computing par Nvidia, et estiment que des intégrations similaires pourraient entraîner des pénalités de performance pour d’autres puces. Le PDG d’Intersect360 Research, Addison Snell, a déclaré que la crainte vient du fait que Nvidia pourrait transformer cet outil open source général en un produit « plus adapté ou exclusif à son propre matériel », ce qui nuirait à une concurrence équitable.
Nvidia a répondu que Slurm est toujours un logiciel open source. L’entreprise continuera à proposer des améliorations et un support à tous les utilisateurs, en soulignant qu’elle s’engage à un développement « open source et neutre vis-à-vis des fabricants ». Elle indique également que ses clients en bénéficieront généralement. La société prévoit de maintenir la formation et l’assistance technique auprès des centaines de clients de SchedMD, tout en niant que les acquisitions passées aient pu nuire à la compatibilité multi-matériels. Cet événement est considéré comme un test important pour vérifier si Nvidia maintient réellement une approche ouverte dans les domaines de l’IA et du calcul haute performance.
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