# Un consortium européen entraîne un modèle d’IA de 1 000 milliards de paramètres sur un supercalculateur public

> Avec PyTorch et TorchTitan, l’équipe EUROPA a atteint environ 1 300 tokens par seconde et par GPU sur 384 GPU NVIDIA GH200, démontrant que des infrastructures européennes partagées peuvent prendre en charge l’entraînement de modèles de pointe.

Oossa · 2026-11-12 · https://oossa.com/fr/eu-consortium-trains-1-trillion-parameter-ai-model-on-public-supercomputer

Le consortium EUROPA — Domyn, Fraunhofer IAIS et IIS — a entraîné un modèle à mélange d’experts comptant environ 1 000 milliards de paramètres sur JUPITER, le supercalculateur exascale d’EuroHPC au Forschungszentrum Jülich. En optimisant PyTorch et TorchTitan, l’équipe a fait passer le débit de 90 à environ 1 300 tokens par seconde et par GPU, sur 384 GPU GH200 (96 nœuds). Ce travail montre que des ressources publiques et souveraines peuvent prendre en charge une IA à la même échelle que les grappes privées.

## Les faits

- Débit : environ 1 300 tokens/s par GPU sur 384 GPU NVIDIA GH200
- Taille du modèle : 951,9 milliards de paramètres au total (32,8 milliards actifs par token)

## Pourquoi c'est important

Cela montre que les ressources informatiques publiques européennes peuvent faire tourner des modèles d’IA de pointe, réduisant ainsi la dépendance à la location de ressources dans le cloud privé.

## Sources et références

1. [Training a 1T-Parameter MoE on EU public infrastructure with PyTorch and TorchTitan](https://pytorch.org/blog/training-a-1t-parameter-moe-on-eu-public-infrastructure-with-pytorch-and-torchtitan/) – PyTorch

Dernière mise à jour: 2026-11-12