MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – NVIDIA hat auf seiner Hausmesse GTC eine neue Ära der KI-Entwicklung eingeläutet. Mit der Ankündigung der Blackwell Ultra GPU und der Rubin-Architektur setzt das Unternehmen neue Maßstäbe in der Rechenleistung und Speichertechnologie.
NVIDIA hat mit der Vorstellung der Blackwell Ultra GPU und der Rubin-Architektur auf der GTC-Konferenz erneut seine Innovationskraft unter Beweis gestellt. Die Blackwell Ultra, auch bekannt als B300, verspricht eine um 50 Prozent gesteigerte Rechenleistung in kompakten Datenformaten und ein bedeutendes Speicher-Upgrade von 192 auf 288 GByte HBM3e. Diese Fortschritte sind das Ergebnis der Nutzung von Speicherbausteinen mit zwölf statt acht DRAM-Lagen, was die Kapazität pro Baustein von 24 auf 32 GByte erhöht.
Die technischen Details der B300 sind noch nicht vollständig geklärt, doch NVIDIA-Chef Jensen Huang betonte die 50 Prozent höhere FP4-Rechenleistung. Ein B300 soll 15 statt 10 Petaflops erreichen, beziehungsweise bis zu 30 statt 20 mit Sparsity, einer Technik, die überflüssige Nullen in Matrizen entfernt. Diese Verbesserungen könnten insbesondere für große KI-Modelle von Vorteil sein, die von viel schnellem Speicher profitieren.
Die Blackwell-Ultra-Systeme sollen im zweiten Halbjahr 2025 auf den Markt kommen und von einzelnen GPUs über Boards mit NVIDIAs Grace-Prozessoren bis hin zu großen Racks reichen. Diese Ankündigung zeigt NVIDIAs Engagement, die Grenzen der KI-Technologie weiter zu verschieben und neue Maßstäbe in der Branche zu setzen.
Im Jahr 2026 wird NVIDIA mit Rubin einen echten Nachfolger mit neuer Architektur präsentieren. Rubin wird auf schnelleren HBM4-Speicher umstellen und soll laut Huang eine bis zu 3,3-mal höhere Rechenleistung in simplen Datenformaten wie FP4 bieten. Die Rubin Ultra-Version, die für die zweite Jahreshälfte 2027 geplant ist, wird zwei Rubin-GPUs koppeln, was theoretisch die Rechenleistung verdoppelt, aber auch die elektrische Leistungsaufnahme erhöhen könnte.
Parallel dazu entwickelt NVIDIA mit Vera einen Nachfolger für den Prozessor Grace. Im Gegensatz zu den bisherigen Neoverse-Kernen von ARM setzt NVIDIA bei Vera auf selbst entwickelte Custom-ARM-Kerne, die Simultaneous Multithreading (SMT) unterstützen. Diese Neuerung ermöglicht es den insgesamt 88 Kernen, 176 Threads parallel abzuarbeiten, was eine effizientere Nutzung der Rechenressourcen verspricht.
Die Ankündigungen von NVIDIA unterstreichen das Bestreben des Unternehmens, sich als führender Anbieter im Bereich der KI- und Servertechnologie zu etablieren. Mit den neuen Produkten zielt NVIDIA darauf ab, die Anforderungen moderner Rechenzentren zu erfüllen und die Leistungsfähigkeit von KI-Anwendungen weiter zu steigern. Die Integration von Custom-ARM-Kernen in die Vera-CPUs könnte zudem die Systemintegration verbessern, da diese CPUs per schnellem NV-Link-Interconnect mit GPU-Beschleunigern kommunizieren können.
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