Dans le domaine de l'intelligence artificielle, NVIDIA a longtemps maintenu son avance, portée non seulement par des améliorations matérielles constantes, mais aussi par son riche héritage logiciel. L'écosystème CUDA, après plus d'une décennie d'évolution, offre un cycle complet englobant les communautés de recherche, d'industrie et de développement. Cela a établi CUDA comme la norme de facto en matière d'inférence et d'entraînement de l'IA.

Cependant, ces dernières années, AMD a intensifié ses investissements dans les chaînes logicielles. Les progrès rapides de ROCm ont suscité un intérêt renouvelé pour le potentiel de "l'équipe rouge" dans l'arène des logiciels d'IA.

Les forces durables de CUDA

Depuis son lancement en 2006, CUDA est devenue une plateforme essentielle pour le calcul accéléré par GPU. Sa puissance réside non seulement dans l'offre d'une interface de programmation hautement optimisée, mais aussi dans la création d'un écosystème complet. Cela inclut le support natif pour cuDNN, TensorRT, les frameworks d'apprentissage profond et les contributions continues de la communauté des développeurs. Ce positionnement amène souvent les institutions de recherche, les entreprises et les développeurs à privilégier CUDA lors de la sélection des plateformes matérielles, renforçant le fossé "matériel + logiciel" de NVIDIA sur le marché de l'IA.

La montée en puissance d'AMD et de ROCm

Historiquement, les performances des GPU d'AMD ont souvent rivalisé, voire dépassé les capacités matérielles de NVIDIA. Cependant, des limitations au sein de l'écosystème logiciel ont freiné son adoption dans les secteurs de l'entraînement et du raisonnement en IA. En réponse, AMD a intensifié ses efforts avec le projet ROCm, un cadre de calcul GPU autrefois open source conçu pour rivaliser avec CUDA. Ses premières versions ont cependant souffert de problèmes de stabilité et de compatibilité, entravant l'acceptation généralisée.

Depuis 2023, AMD a sans ambiguïté donné la priorité à l'IA en tant que stratégie centrale de l'entreprise, accélérant le développement de ROCm pour prendre en charge les cadres d'apprentissage profond traditionnels. Avec ROCm 7, publié en 2025, AMD s'est concentré sur l'optimisation des performances d'inférence, en introduisant des fonctionnalités clés telles que l'inférence distribuée, la pré-remplissage et la décomposition. Ces innovations ont permis à ROCm de rivaliser, voire de surpasser CUDA dans certains scénarios. Par exemple, dans l'évaluation du débit R1 FP8 de DeepSeek, ROCm a démontré une efficacité supérieure.

Réactions de l'industrie et évaluation par Tiny Corp

La startup IA Tiny Corp a observé que l'écart logiciel entre AMD et NVIDIA se réduisait. La société affirme que si NVIDIA commet une erreur avec une génération de produit ou une architecture logicielle particulière, AMD pourrait saisir l'occasion, reproduisant son avancée contre Intel sur le marché des processeurs serveurs. La perspective de Tiny Corp reflète les sentiments d'une partie de la communauté des développeurs, historiquement dépendante de CUDA, mais maintenant intriguée par ROCm, notamment en raison de ses éléments open source améliorés et de ses capacités multiplateformes. Au lieu d'une dépendance réticente à CUDA, les développeurs sont maintenant plus enclins à explorer ROCm.

Évolution de l'écosystème développeur et compatibilité multiplateforme

En faisant avancer ROCm, AMD démantèle progressivement les barrières à l'entrée. Au fil du temps, ROCm est prêt à prendre en charge les ordinateurs portables et les postes de travail basés sur Ryzen, assurant la compatibilité sur toutes les plateformes Linux et Windows. Ce développement élargit son champ d'action, permettant aux utilisateurs d'ordinateurs de bureau, aux petites et moyennes entreprises, et pas seulement aux centres de données, d'exécuter des frameworks d'IA sur les plateformes AMD. Parallèlement, avec ROCm 7, AMD approuve des frameworks tels que vLLM v1, llm-d et SGLang, soulignant son adoption proactive des applications d'IA.

En termes d'écosystèmes de développeurs, bien que CUDA conserve une vaste communauté et de nombreux outils, la nature open source de ROCm peut servir de levier à AMD. De plus en plus, les organismes de recherche et les communautés open source adaptent et optimisent les solutions basées sur ROCm. Si cette dynamique persiste, le fossé écologique se rétrécira.

Défis persistants

Malgré l'évolution rapide de ROCm, des défis importants demeurent. La domination de CUDA depuis dix ans signifie que des dizaines de milliers de résultats de recherche, de bibliothèques logicielles et d'applications d'entreprise sont profondément ancrés dans l'écosystème NVIDIA. Convaincre les développeurs de la transition nécessite plus que la parité de performance. Il exige une qualité de documentation équivalente, une disponibilité de la chaîne d'outils et un soutien étendu de l'écosystème. De plus, certaines entreprises de l'IA expriment des préoccupations quant à la stabilité à long terme de ROCm et doutent de l'engagement continu d'AMD à investir des ressources pour la croissance écologique.

Implications stratégiques

Si AMD érige ROCm en véritable alternative à CUDA, les retombées stratégiques seraient monumentales. Non seulement cela briserait l'emprise de NVIDIA sur l'écosystème logiciel d'IA, inaugurant une phase de concurrence ouverte, mais cela offrirait également aux utilisateurs plus d'options matérielles, réduirait les coûts et accroîtrait la flexibilité. Pour AMD, réussir dans cette arène serait comparable au triomphe de son architecture Zen sur le marché des serveurs contre Intel, incarnant ainsi sa prévoyance stratégique et son investissement.

À l'avenir, la vitesse de développement de ROCm et l'accueil de la communauté des développeurs seront essentiels. À court terme, la suprématie de CUDA semble incontestée. Cependant, ROCm laisse entrevoir le potentiel d'une transition de la marge au courant dominant. Avec le déploiement croissant des cartes d'accélérateur de la série Instinct MI dans les centres de données, renforcé par les progrès logiciels de ROCm, AMD pourrait proposer une solution convaincante dans les domaines de l'inférence et de l'entraînement. Si de telles tendances se poursuivent, la domination de NVIDIA dans l'IA pourrait être confrontée à des défis inédits.