Auf seiner jährlichen GTC-Konferenz kündigte Nvidia seine neuesten Fortschritte im Rennen um die Vorherrschaft auf dem Markt für Chips für künstliche Intelligenz (KI) mit zwei neuen Flaggschiff-Produktlinien an: Blackwell Ultra und Vera Rubin.
Laut CEO Jensen Huang wird Blackwell Ultra voraussichtlich in der zweiten Hälfte des Jahres 2025 auf den Markt kommen. Vera Rubin – die GPU-Architektur der nächsten Generation – wird unterdessen im Jahr 2026 erscheinen, gefolgt von Rubin Ultra im Jahr 2027.
Diese Ankündigungen demonstrieren nicht nur Nvidias überlegene technologische Kompetenz, sondern markieren auch eine Änderung der Produktveröffentlichungsstrategie des Unternehmens: Von einem zweijährlichen Zyklus zu einem jährlichen Zyklus.
Blackwell Ultra: Ein großer Schritt vorwärts auf der Blackwell-Plattform
Im Jahr 2024 stand der Blackwell-KI-Chip im Mittelpunkt. Laut dem Chipgiganten bringen Prozessoren auf Basis der Blackwell-Architektur, wie etwa GB200, enorme Leistungssteigerungen für Unternehmen, die KI anwenden.
Allerdings begann man erst vor Kurzem, mit der Auslieferung des Blackwell in großen Stückzahlen zu beginnen, nachdem es bei der Massenproduktion des komplexen Designs zu Verzögerungen gekommen war.
In der Branche kursierten Gerüchte über Designfehler der Plattform. Das ursprüngliche Lieferfenster von Q3/2024 wurde auf 2025 verschoben. In der Sitzung nach der Veröffentlichung des Finanzberichts stellte die Hälfte der NVIDIA-Investoren Blackwells Problem in Frage.
Als „Ausgleich“ stellte Jensen Huang während seiner Rede auf der Veranstaltung eine verbesserte Version dieser Chiplinie namens Blackwell Ultra vor.
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Nvidias neue GPU-Roadmap. Foto: Nvidia. |
Insbesondere handelt es sich bei Blackwell Ultra um eine verbesserte Version der Blackwell-Architektur, bei der der Schwerpunkt auf der Optimierung von Leistung und Speicher für immer komplexere KI-Aufgaben liegt.
Obwohl es sich bei Blackwell Ultra nicht um eine völlig neue Architektur handelt, bietet es dennoch erhebliche Verbesserungen gegenüber der vorherigen Generation, insbesondere gegenüber dem H100 (Markteinführung 2022), der Chiplinie, die den Grundstein für Nvidias Erfolg im KI-Bereich legte.
Demnach verfügt ein einzelner Blackwell Ultra-Chip über eine KI-Leistung von 20 Petaflops, was Blackwell entspricht, ist aber mit bis zu 288 GB HBM3e-Speicher ausgestattet. Dieses Upgrade stellt eine erhebliche Steigerung gegenüber dem 192 GB großen Speicher des Blackwell dar. Dies ist besonders wichtig für große KI-Modelle, die einen schnellen Datenzugriff erfordern.
Im Vergleich zu H100 bietet Blackwell Ultra eine 1,5-fache FP4-Inferenzleistung und beschleunigt das „AI Reasoning“ erheblich.
Der NVL72-Cluster mit Blackwell Ultra kann das große Sprachmodell DeepSeek-R1 671B ausführen und in nur 10 Sekunden eine Antwort zurückgeben, ein Sprung gegenüber den 1,5 Minuten des H100. Insbesondere ist dieser neue Chip in der Lage, bis zu 1.000 Token pro Sekunde zu verarbeiten, zehnmal mehr als der H100.
Laut Nvidia haben Großkunden dreimal mehr Blackwell-Chips als Hopper-Chips gekauft, was ein starkes Vertrauen in die Architektur und eine große Nachfrage nach ihr zeigt.
GPU-Architektur der nächsten Generation für 2026
Nach Blackwell Ultra stellte der Chipgigant seine GPU-Architektur der nächsten Generation namens Vera Rubin vor, die voraussichtlich in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 auf den Markt kommen wird. Dieses System umfasst zwei Hauptkomponenten: die Vera-CPU (Nvidias erstes benutzerdefiniertes CPU-Design basierend auf der Olympus-Architektur) und die Rubin-GPU.
Laut The Verge soll die Vera-CPU doppelt so schnell sein wie die im Grace Blackwell-Chip von 2024 verwendete CPU.
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Das Desktop-Motherboard DGX Station integriert die Blackwell Ultra GPU von Nvidia. Foto: Nvidia. |
Gleichzeitig verspricht die Rubin-GPU eine überragende Leistung mit der Fähigkeit, bei der Inferenz 50 Petaflops zu bewältigen, also mehr als das Doppelte der 20 Petaflops des aktuellen Blackwell-Chips. Rubin unterstützt außerdem bis zu 288 GB schnellen Speicher, eine wichtige Spezifikation für KI-Entwickler.
Eine bemerkenswerte Änderung besteht außerdem darin, dass Nvidia mit Rubin das GPU-Konzept neu definieren wird. Anstatt einen einzelnen Chip, der aus mehreren Komponenten zusammengesetzt ist, als GPU zu betrachten, bezeichnet Nvidia jede Komponente, wenn sie kombiniert wird, als separate GPU. Dies bedeutet, dass der Rubin-Chip bis zu zwei GPUs auf einem Chip haben wird.
Schließlich plant der weltweit größte GPU-Hersteller, Rubin Ultra (auch bekannt als Rubin Next) in der zweiten Hälfte des Jahres 2027 auf den Markt zu bringen. Rubin Ultra wird einen enormen Leistungssprung bedeuten, da ein einzelner Chip zwei miteinander verbundene Rubin-GPUs enthalten wird, die bis zu 100 Petaflops FP4-Leistung liefern.
Zum Vergleich: Diese Leistung ist doppelt so hoch wie die einer Rubin-GPU. Darüber hinaus wurde auch der Speicher des Rubin Ultra deutlich auf 1 TB erweitert.
Am Ende der Präsentation enthüllte Nvidia weiterhin seinen langfristigen Entwicklungsplan und sagte, dass die Chiparchitektur nach Vera Rubin, deren Markteinführung für 2028 erwartet wird, nach dem berühmten theoretischen Physiker Richard Feynman den Namen Feynman tragen wird.
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Leistung des Duos mit der GPU-Architektur der nächsten Generation namens Vera Rubin, deren Markteinführung für 2026 und 2027 erwartet wird. Foto: Nvidia. |
Diese neuen Ankündigungen erfolgen zu einem Zeitpunkt, an dem Nvidia stark vom KI-Boom profitiert. Dank der GPU-Dominanz von Nvidia in der KI-Entwicklung haben sich die Umsätze des Unternehmens seit der Einführung von ChatGPT versechsfacht.
Die Nachfrage nach KI-Rechenleistung wächst rasant und CEO Jensen Huang glaubt, dass die Branche bis 2024 100-mal mehr Rechenleistung benötigen wird als prognostiziert, um diesen Bedarf zu decken.
Ein bemerkenswertes Highlight bei GTC 2025 ist, dass Nvidia eng mit führenden KI-Unternehmen zusammenarbeitet, darunter auch dem chinesischen Unternehmen DeepSeek. Die Verwendung des R1-Modells von DeepSeek zum Benchmarking seiner neuen Chips zeigt, dass der Halbleiterriese seinen Schwerpunkt auf die Leistung bei komplexen Inferenzaufgaben legt.
Quelle: https://znews.vn/at-chu-bai-moi-cua-nvidia-da-lo-dien-post1539279.html
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