Sparxity, l'entreprise de Dresde anciennement connue sous le nom de SpiNNcloud, a annoncé le déploiement d'un système de calcul dédié aux données éparses au Centre de supercalcul de Jülich (JSC), un institut du Forschungszentrum Jülich qui abrite JUPITER, la première machine exascale d'Europe. Ce système, baptisé JUBIS, représente un investissement de plusieurs millions de dollars et permettra au JSC d'exécuter des modèles d'apprentissage automatique éparses et des simulations HPC à grande échelle, en complément de ses systèmes CPU et GPU classiques. Cette annonce marque également le lancement de la nouvelle identité de l'entreprise.
Exécution événementielle et les chiffres que Sparxity met en avant
Le matériel est basé sur les événements : les unités d'exécution ne s'activent que lorsqu'une entrée change. Ainsi, les parties inactives d'un modèle ne consomment aucune ressource et ne déplacent aucune donnée. La sparxité traduit ce principe en « sparsité » en pratique. L'entreprise affirme que JUBIS est conçu pour offrir une exécution 10 fois plus rapide des solveurs parcimonieux, une consommation d'énergie 18 fois inférieure pour les charges de travail d'apprentissage automatique événementiel et un temps d'obtention d'une solution acceptable 20 fois plus court pour les problèmes d'optimisation. Ces chiffres proviennent du fournisseur, sans système de référence, charge de travail, taille de lot ni précision publiés, et nous ne les avons ni exécutés ni audités.
La puce utilisée est la SpiNNaker2, une architecture basée sur l'architecture Arm et issue de la lignée de recherche SpiNNaker initiée par Steve Furber, concepteur de l'architecture Arm originale. La société décrit sa carte serveur comme étant composée de 48 puces SpiNNaker2, chacune dotée de 152 cœurs Arm et d'accélérateurs dédiés. Cette même famille de cartes a été intégrée au système mis en service par les Laboratoires nationaux Sandia en 2025, système qui, selon eux, simule entre 150 et 180 millions de neurones. Sparxity n'a pas précisé le nombre de cartes présentes dans le rack de Jülich. Sur l'ensemble de son parc installé, la société compte trois systèmes finalisés, plus de 70 000 puces produites, plus de 12 racks déployés et plus de 30 clients.
« L’apprentissage automatique parcimonieux représente une formidable opportunité d’améliorer fondamentalement l’efficacité de l’IA », a déclaré le Dr Guido Trensch, du laboratoire de simulation et de données en neurosciences du centre de supercalcul de Jülich. « L’adoption de Sparxity nous permet de compléter notre infrastructure de calcul haute performance unique au monde par une approche fondamentalement nouvelle, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives de recherche et nous permettant de poursuivre les avancées en neurosciences. »
Où JUBIS trouve sa place à Jülich
JSC décrit le projet à l'origine de cette acquisition, ESAB (Supercalculateur événementiel pour l'IA et au-delà), comme un effort d'infrastructure triennal lancé en 2026 visant à intégrer un module de calcul SpiNNaker2 écoénergétique et événementiel à son architecture de supercalcul modulaire, la même architecture qui associe un cluster de processeurs à un amplificateur GPU dans JUPITER . JSC cible notamment les charges de travail d'IA, la simulation en temps réel en neurosciences et d'autres domaines pour une large communauté scientifique, en s'appuyant sur son laboratoire de simulation et de données en neurosciences, le Human Brain Project et son projet pilote antérieur d'architectures de calcul avancées. Le financement provient du Fonds européen de développement régional et du Land de Rhénanie-du-Nord-Westphalie dans le cadre du programme FEDER/JTF NRW 2021-2027.
JSC exploite également la JUPITER AI Factory, qui, selon Sparxity, est l'une des 19 usines d'IA en Europe et la seule construite autour d'un système exascale. JUBIS est donc déployé dans une infrastructure qui exécute déjà des inférences GPU denses à grande échelle, une comparaison que l'entreprise souhaite mettre en avant. Elle soutient que les modèles deviennent plus clairsemés plus rapidement que le matériel dense ne peut les exploiter, comme en témoignent le routage par mélange d'experts, les couches de mémoire et l'attention par blocs clairsemés. Selon elle, une machine événementielle transforme cette clairsemage en vitesse, là où un GPU ajoute une surcharge de routage.
Ce changement d'image marque la transition entre les deux générations de produits. Sparxity indique que ses systèmes actuels prennent en charge à la fois le calcul haute performance (HPC) et l'intelligence artificielle (IA), tandis que la prochaine génération se concentre exclusivement sur la parcimonie pour l'inférence IA. Elle s'adresse aux concepteurs de modèles qui recherchent une parcimonie plus fine et plus dynamique, ainsi qu'aux centres de données et aux néoclouds qui souhaitent un débit de données plus élevé à moindre coût. Hector Gonzalez, PDG et cofondateur, a déclaré que la collaboration de Jülich démontre la pertinence de cette approche à l'échelle des supercalculateurs. Le site de SpiNNcloud annonce que la puce de remplacement, SpiNNext, offre une efficacité énergétique 78 fois supérieure à celle des GPU (contre 18 fois pour SpiNNaker2) et sera bientôt disponible.
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