L’ouverture de cuFile a suffi à relancer une vieille confusion : certains y voient déjà un moyen de compenser une faible quantité de mémoire vidéo avec un SSD local. Le sujet est réel, mais il concerne le stockage accéléré pour GPU, pas une extension de VRAM pour le jeu.
SSD VRAM : ce que NVIDIA a réellement mis sur la table
Pendant le Future of Memory and Storage 2026, NVIDIA a indiqué vouloir passer en open source les API cuFile ainsi que la pile logicielle de stockage associée. Cette annonce a rapidement été interprétée comme l’arrivée d’une technologie capable de transformer un SSD NVMe en mémoire vidéo additionnelle. Ce n’est pas ce qui a été présenté.
cuFile fait partie de GPUDirect Storage, en place depuis plusieurs années. Le principe est connu : établir un chemin direct entre un stockage local ou distant et la mémoire du GPU. Au lieu de faire transiter les données d’un SSD vers la RAM système avant envoi vers la carte graphique, le transfert s’effectue directement vers la mémoire GPU via DMA.
La nouveauté tient au cadre logiciel. Le projet xio-sig mentionne quatre briques : cuFile, cuFileConformance, libxFile et xioLinux. L’objectif est d’ouvrir l’interface à plusieurs fournisseurs matériels, au lieu de la laisser liée uniquement à la pile NVIDIA actuelle. Le code n’est d’ailleurs pas encore publié : il le sera après l’intégration et la validation par les membres fondateurs.
Un chemin de données plus direct, pas un remplacement de mémoire vidéo
Le point important est simple : les charges GPU doivent toujours conserver leurs données de travail dans la mémoire de la carte pour être traitées. cuFile accélère le mouvement des données entre le stockage et cette mémoire, tout en retirant le CPU et la copie via la mémoire système du chemin classique. Il ne convertit pas la capacité d’un SSD en VRAM utilisable comme telle.
Des parallèles existent côté jeu, mais ce n’est pas la même couche
La comparaison avec Microsoft DirectStorage et NVIDIA RTX IO est logique, puisque ces technologies réduisent elles aussi l’implication du CPU quand des assets partent d’un stockage NVMe vers le GPU. Mais cuFile relève d’un autre cadre, centré sur CUDA et GPUDirect Storage, avec des usages orientés calcul et IA.
Pour mesurer l’écart entre stockage accéléré et mémoire exploitable, un détour par les serveurs IA aide à situer le rôle croissant des SSD PCIe 6.0 dans l’infrastructure GPU.
NVIDIA travaille tout de même sur une approche où la frontière entre mémoire et stockage devient moins visible pour certaines applications IA. Son architecture SCADA, pour Scaled Accelerated Data Access, permet à des threads GPU d’initier eux-mêmes des requêtes de stockage et vise les jeux de données qui dépassent la capacité mémoire locale. Dans ce cas, un SSD NVMe devient une couche de données proche du GPU, mais sa latence et sa bande passante restent très différentes de la HBM ou de la GDDR.
Pour le joueur équipé d’une carte à 8 Go ou 12 Go, il n’y a donc aucune annonce cachée sur une future “VRAM sur SSD”. En revanche, l’ouverture de cuFile et de la pile xio-sig peut peser sur les flux de données accélérés dans l’IA et le calcul, surtout si plusieurs fournisseurs adoptent la même interface.
Source : NVIDIA
