EuroHPC a signé le 31 août le contrat de fourniture de LUMI-AI avec Bull.

Le système sera installé dans le nouveau data center de CSC à Kajaani, dans le nord de la Finlande, à proximité de l’infrastructure qui héberge déjà LUMI.

Le déploiement est prévu au second semestre 2027.

EuroHPC annonce environ dix fois la capacité dédiée aux charges d’intelligence artificielle du LUMI actuel et presque deux fois ses performances en calcul scientifique traditionnel.

Les GPU AMD MI430X seront la pièce centrale

LUMI-AI reposera sur l’architecture BullSequana XH3500 refroidie par liquide.

La partie accélérée utilisera des GPU AMD Instinct MI430X de nouvelle génération, accompagnés de processeurs AMD EPYC de 6e génération comportant jusqu’à 256 cœurs.

AMD et EuroHPC ne publient pas encore dans leurs annonces le nombre total de GPU installés ni une puissance de calcul agrégée définitive en FLOPS pour la machine.

La comparaison « dix fois » doit donc être comprise comme la capacité IA annoncée par les partenaires par rapport à LUMI, pas comme une multiplication uniforme de toutes les métriques.

Dix fois en IA ne veut pas dire dix fois plus rapide partout

Cette nuance est importante.

Les nouvelles architectures GPU progressent beaucoup plus vite sur les formats numériques utilisés pour l’entraînement et l’inférence de modèles que sur les calculs en haute précision employés par certaines simulations scientifiques.

C’est précisément pour cette raison que les responsables de LUMI-AI annoncent un facteur dix sur la capacité IA mais seulement un quasi-doublement de la puissance HPC traditionnelle.

Un modèle de langage, une simulation climatique et un calcul scientifique en double précision ne sollicitent pas les mêmes unités matérielles de la même manière.

Bull fournit la machine, mais IBM et Nokia entrent aussi dans l’architecture

Le contrat ne repose pas uniquement sur Bull et AMD.

IBM doit fournir le système de stockage basé sur sa technologie Storage Scale.

Nokia prend en charge une partie de l’expertise réseau du data center afin de compléter l’interconnexion BXI développée par Bull.

Pour ce type de machine, les accélérateurs ne constituent qu’une partie de l’équation.

Entraîner un grand modèle demande aussi de nourrir rapidement des milliers de processeurs avec des volumes massifs de données et de synchroniser les calculs entre les nœuds sans laisser les GPU attendre le réseau ou le stockage.

Une architecture multi-tenant doit éviter de réserver la machine à quelques très gros projets

LUMI-AI est annoncé avec une architecture multi-tenant et des accès importants par API.

L’objectif est de supporter plusieurs communautés et environnements de développement plutôt qu’un unique workload monolithique.

Cette caractéristique est centrale pour la LUMI AI Factory.

La plateforme doit accueillir des startups, PME et chercheurs dont les besoins vont de quelques expériences d’inférence jusqu’à l’entraînement de modèles beaucoup plus lourds.

Les ressources seront attribuées conjointement par EuroHPC et le consortium de la LUMI AI Factory selon leurs investissements respectifs.

La LUMI AI Factory existe déjà, mais elle utilise encore l’ancien LUMI

LUMI-AI n’est pas le lancement de la Factory elle-même.

Cette structure fournit déjà des services depuis avril 2025 à partir du supercalculateur LUMI existant.

Elle cible principalement l’industrie manufacturière, la santé et les sciences de la vie, ainsi que les technologies de communication et de réseau.

Elle dessert aussi des projets liés au climat, aux matériaux et aux technologies linguistiques.

LUMI-AI doit progressivement prendre le relais du système actuel lorsque celui-ci approchera de la fin de son cycle de vie.

L’enjeu est aussi de réduire les files d’attente européennes

Reuters rapporte que la demande actuelle de capacité IA sur les infrastructures EuroHPC dépasse l’offre disponible et que certaines demandes doivent être refusées.

C’est un problème structurel pour une politique qui cherche à favoriser des modèles européens sans que chaque startup doive financer son propre cluster de GPU.

L’intérêt d’une AI Factory publique est précisément de mutualiser une infrastructure dont le coût d’entrée serait autrement inaccessible à de nombreuses équipes.

LUMI-AI ne résoudra pas à lui seul la pénurie de calcul européenne, mais il ajoutera une quantité importante de capacité dans une infrastructure où cette ressource est déjà distribuée à plusieurs pays.

Six pays financent la moitié de la facture avec EuroHPC

Le contrat total atteint 387,8 millions d’euros.

Il couvre l’acquisition, la livraison, l’installation et la maintenance du système.

EuroHPC finance la moitié au moyen du programme Digital Europe.

L’autre moitié est apportée par le consortium LUMI AI Factory, composé de la Finlande, de la Tchéquie, du Danemark, de l’Estonie, de la Norvège et de la Pologne.

La propriété du supercalculateur restera à EuroHPC.

Bull a été retenu après un appel d’offres lancé en mai 2025, tandis que la Finlande avait été choisie comme site d’accueil dès décembre 2024.

Le data center est construit autour du refroidissement et de la récupération de chaleur

LUMI avait déjà beaucoup communiqué sur son efficacité énergétique.

LUMI-AI reprend le même principe à une échelle supérieure.

Le système sera refroidi par liquide et alimenté à 100 % par de l’électricité renouvelable selon CSC.

La chaleur excédentaire doit être récupérée puis injectée dans le réseau de chauffage urbain de Kajaani.

CSC et l’énergéticien local Loiste avaient signé en avril un accord spécifique pour cette récupération.

Le data center est actuellement en construction dans l’ancienne zone industrielle de Renforsin Ranta.

LUMI-AI partagera aussi son site avec un ordinateur quantique

Le projet ne s’arrête pas au supercalculateur classique.

LUMI-AI sera complété par LUMI-IQ, une plateforme quantique fournie par IQM Quantum Computers.

Les deux systèmes doivent être installés dans le même data center et étroitement intégrés.

Le consortium envisage des workloads combinant simulation HPC, apprentissage automatique et algorithmes quantiques.

Il s’agit encore d’un objectif de recherche davantage que d’une promesse de gain général pour l’IA : l’informatique quantique n’est pas aujourd’hui un remplacement pratique des GPU pour l’entraînement des modèles.

L’Europe achète surtout du temps de calcul qu’elle pourra distribuer elle-même

LUMI-AI ne rend pas pour autant la chaîne technologique entièrement européenne.

Les accélérateurs et processeurs viennent d’AMD, une entreprise américaine, et le stockage implique IBM.

La machine est en revanche intégrée par Bull, financée publiquement en Europe et exploitée dans une infrastructure dont l’accès est décidé par EuroHPC et ses partenaires.

La souveraineté recherchée ici est donc d’abord celle de la capacité.

L’Europe ne fabrique pas chaque transistor de LUMI-AI. Elle veut s’assurer qu’une partie importante de la puissance nécessaire à ses chercheurs et entreprises ne dépende pas uniquement des clouds commerciaux ou de clusters situés ailleurs.

Pour une industrie de l’IA où la disponibilité du calcul peut déterminer qui réussit à entraîner un modèle, posséder l’accès peut être presque aussi stratégique que posséder la puce.