Nvidia Accélère les Outils EDA Siemens avec ses GPU

Imaginez pouvoir concevoir et tester une puce électronique ultra-complexe avant même qu’un seul transistor n’ait été gravé sur du silicium. Plus besoin d’attendre des mois pour voir si le prototype fonctionne : on le simule parfaitement, on le fait tourner, on le débogue… le tout dans un environnement virtuel d’une précision extrême. C’est précisément vers ce futur que Nvidia et Siemens viennent de faire un pas de géant en annonçant, lors du CES 2026, une collaboration technique majeure.

Le leader incontesté des GPU et l’un des poids lourds mondiaux de l’ingénierie industrielle unissent leurs forces pour porter les outils de conception électronique (Electronic Design Automation ou EDA) de Siemens sur l’architecture GPU de Nvidia. Une annonce qui, loin d’être anodine, pourrait bien redessiner les cycles de développement des semi-conducteurs dans les années à venir.

Un tournant majeur pour l’industrie des semi-conducteurs

Depuis plusieurs décennies, la loi de Moore a poussé les industriels à intégrer toujours plus de transistors sur une même surface de silicium. Mais plus on miniaturise, plus les simulations physiques deviennent lourdes, longues et gourmandes en calcul. Aujourd’hui, certaines vérifications critiques d’une puce moderne peuvent mobiliser des milliers de cœurs CPU pendant des jours, voire des semaines.

En migrant ces charges de travail vers des GPU massivement parallèles, Nvidia et Siemens espèrent diviser par dix, voire par cent dans certains cas, le temps nécessaire à ces étapes critiques. Le gain ne se mesure pas seulement en productivité : il se traduit aussi en réduction des coûts, en diminution des itérations physiques et en accélération globale du time-to-market.

Pourquoi les GPU changent la donne en EDA

Les logiciels EDA traditionnels ont longtemps été pensés pour des architectures CPU. Les algorithmes de placement, de routage, de vérification timing ou de simulation analogique exploitent mal le parallélisme massif. Les GPU, eux, excellent justement dans ce domaine : des milliers de cœurs légers capables d’exécuter simultanément des milliers d’opérations identiques.

En adaptant les outils phares de Siemens – parmi lesquels on retrouve des références comme Siemens EDA (ex-Mentor Graphics) – à l’écosystème CUDA et aux bibliothèques accélérées de Nvidia, les deux entreprises visent plusieurs chantiers prioritaires :

• Simulation électromagnétique 3D ultra-rapide
• Vérification formelle à grande échelle
• Placement et routage des nœuds les plus avancés (2 nm et en dessous)
• Simulation système à l’échelle du package et du rack

Autant de domaines où le passage aux GPU pourrait transformer des campagnes de plusieurs jours en quelques heures seulement.

« Ce que nous espérons, et la raison pour laquelle nous collaborons aussi étroitement, c’est de pouvoir construire le futur Vera Rubin sous forme de jumeau numérique. »

– Jensen Huang, PDG de Nvidia

Cette phrase prononcée lors de la keynote Siemens au CES 2026 résume parfaitement l’ambition : ne plus se contenter de concevoir des puces, mais simuler des systèmes entiers avant même qu’ils n’existent physiquement.

Les jumeaux numériques au cœur de la révolution

Le concept de jumeau numérique n’est pas nouveau dans l’industrie. Airbus, General Electric ou Siemens eux-mêmes l’utilisent déjà pour leurs avions, turbines et usines. Mais l’appliquer à l’échelle d’une puce ultra-complexe, puis d’un serveur, puis d’un datacenter entier, représente un saut qualitatif considérable.

Grâce à la puissance combinée des GPU Nvidia et des outils Siemens, il deviendrait possible de :

• Simuler le comportement thermique d’une puce à pleine charge
• Tester des scénarios de consommation énergétique extrêmes
• Vérifier la résilience aux variations de tension et de fréquence
• Anticiper les interactions entre des dizaines de puces dans un même système

Toutes ces opérations, réalisées en virtuel avec une fidélité proche de la réalité physique, permettraient de réduire très fortement le nombre de prototypes physiques coûteux et longs à fabriquer.

Un écosystème GPU qui s’étend de plus en plus loin

Cette annonce s’inscrit dans une stratégie plus large de Nvidia : faire de ses GPU et de son écosystème logiciel le cœur battant de toutes les étapes critiques de l’industrie high-tech. On avait déjà vu le GPU investir massivement l’IA, l’entraînement des grands modèles, la simulation physique, la conception assistée par ordinateur… Le voici maintenant qui s’attaque sérieusement au dernier bastion resté majoritairement CPU : l’EDA.

Pour Siemens, l’intérêt est tout aussi évident. Face à une concurrence très agressive (Cadence, Synopsys, Ansys…), pouvoir annoncer des accélérations spectaculaires grâce à l’architecture la plus performante du marché constitue un argument commercial puissant auprès des grands fondeurs et des concepteurs de systèmes (TSMC, Intel, AMD, Apple, Qualcomm, Broadcom…).

Quelles implications concrètes pour les prochaines puces ?

Si le calendrier technique suit son cours, les premiers résultats tangibles pourraient apparaître dès les prochaines générations de puces gravées en 2 nm et 1,4 nm. Les concepteurs pourront itérer beaucoup plus vite sur les architectures, tester des idées plus audacieuses sans craindre des cycles de validation interminables.

On peut aussi imaginer que cette accélération permette de ramener sur le sol américain ou européen une partie des étapes de conception les plus critiques, aujourd’hui souvent délocalisées en Asie pour des questions de coûts et de délais. Un enjeu géopolitique et stratégique de premier plan à l’heure où les semi-conducteurs sont considérés comme une infrastructure critique.

Un futur où la conception devient quasi-instantanée ?

À plus long terme, cette convergence GPU + EDA pourrait ouvrir la voie à des cycles de conception quasi-instantanés pour certaines catégories de puces. On parle déjà de “push-button silicon” dans certains cercles : décrire en langage naturel ou en diagramme de haut niveau ce que l’on souhaite, laisser l’IA et les GPU générer, placer, router et vérifier le tout en quelques heures.

Bien sûr, nous en sommes encore loin. Mais chaque avancée dans l’accélération des outils de base rapproche un peu plus ce rêve d’une réalité industrielle.

En attendant, l’annonce faite par Jensen Huang et les équipes Siemens au CES 2026 restera sans doute comme l’un des moments marquants de cette édition. Preuve supplémentaire que l’alliance entre la puissance brute des GPU modernes et les logiciels d’ingénierie les plus complexes est en train de redessiner les contours de l’industrie technologique mondiale.

Et si la prochaine puce révolutionnaire que vous utiliserez dans votre smartphone, votre voiture autonome ou votre serveur IA avait été conçue, testée et optimisée… entièrement dans le cloud, sur des milliers de GPU Nvidia ?

C’est probablement le cas. Et ce n’est que le début.