LAS VEGAS / LONDON (IT BOLTWISE) – NVIDIA hat auf der Consumer Electronics Show seine neueste Rubin-Architektur vorgestellt, die als Meilenstein in der KI-Hardware gilt. Diese Architektur soll die steigenden Anforderungen an Rechenleistung in der KI-Entwicklung adressieren und wird bereits von führenden Cloud-Anbietern eingesetzt.
NVIDIA hat auf der Consumer Electronics Show in Las Vegas seine neueste Rubin-Architektur vorgestellt, die als bedeutender Fortschritt in der KI-Hardware gilt. Jensen Huang, CEO von NVIDIA, betonte, dass die Rubin-Architektur die steigenden Anforderungen an Rechenleistung in der KI-Entwicklung adressiert. Die Architektur ist bereits in Produktion und wird in der zweiten Jahreshälfte weiter hochgefahren.
Die Rubin-Architektur, benannt nach der Astronomin Vera Florence Cooper Rubin, besteht aus sechs separaten Chips, die zusammenarbeiten. Im Zentrum steht die Rubin-GPU, die durch Verbesserungen in den Bluefield- und NVLink-Systemen ergänzt wird, um Engpässe in der Speicherung und Verbindung zu überwinden. Ein neuer Vera-CPU wurde speziell für agentisches Denken entwickelt.
Die neue Architektur ersetzt die vorherige Blackwell-Architektur und wird von nahezu allen großen Cloud-Anbietern genutzt, darunter auch in Partnerschaften mit Anthropic, OpenAI und Amazon Web Services. Rubin-Systeme werden zudem in HPEs Blue Lion Supercomputer und dem kommenden Doudna Supercomputer am Lawrence Berkeley National Lab eingesetzt.
Die Einführung der Rubin-Architektur erfolgt in einem Umfeld intensiven Wettbewerbs um den Aufbau von KI-Infrastrukturen. NVIDIA schätzt, dass in den nächsten fünf Jahren zwischen 3 und 4 Billionen US-Dollar in KI-Infrastruktur investiert werden. Die neue Plattform bietet eine dreieinhalbfache Geschwindigkeit bei Modelltraining und eine fünffache Geschwindigkeit bei Inferenzaufgaben im Vergleich zur Blackwell-Architektur.
Mit der Rubin-Architektur setzt NVIDIA neue Maßstäbe in der Effizienz und Geschwindigkeit von KI-Systemen. Die Plattform unterstützt achtmal mehr Inferenzleistung pro Watt und adressiert die wachsenden Anforderungen moderner KI-Systeme an Speicher und Verarbeitung. Diese Fortschritte kommen zu einer Zeit, in der sowohl KI-Labore als auch Cloud-Anbieter um NVIDIA-Chips und die notwendige Infrastruktur konkurrieren.
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