Nvidia hat den Blackwell B200 Tensor Core Chip vorgestellt, den das Unternehmen als seine leistungsstärkste GPU mit 208 Milliarden Transistoren bezeichnet. Dieser soll vor allem die Betriebskosten und den Energieverbrauch für KI-Anwendungen reduzieren können.
Die Ankündigung erfolgte im Rahmen der jährlichen GTC-Konferenz von Nvidia, die diese Woche im San Jose Convention Center stattfindet. Nvidia-CEO Jensen Huang betonte in seiner Keynote die Notwendigkeit größerer GPUs. Die Blackwell-Plattform soll das Training von KI-Modellen mit Billionen von Parametern ermöglichen, was die heutigen generativen KI-Modelle im Vergleich rudimentär erscheinen lässt. Zum Vergleich: OpenAIs GPT-3, das 2020 eingeführt wurde, umfasste 175 Milliarden Parameter.
Die Blackwell-Architektur ist nach David Harold Blackwell benannt, einem Mathematiker, der sich auf Spieltheorie und Statistik spezialisierte und als erster schwarzer Wissenschaftler in die National Academy of Sciences aufgenommen wurde. Die Plattform führt sechs Technologien für beschleunigtes Computing ein, darunter eine zweite Generation des Transformer Engine, die fünfte Generation von NVLink, RAS Engine, sichere KI-Fähigkeiten und einen Dekompressionsmotor für beschleunigte Datenbankabfragen.
Nvidia plant den Fokus weiter auf Hardware von Rechenzentren un den professionellen Bereich zu legen. Die Einnahmen für die Gaming-Hardware des Herstellers stellen mit rund 2,9 Milliarden US-Dollar im letzten Quartal im Vergleich zu den Einnahmen im Serversegment mit rund 18,4 Milliarden US-Dollar nur noch einen kleineren Teil dar.
Geplant ist der Einsatz des GB200-Chips in dem neuen NVIDIA GB200 NVL72, ein flüssigkeitsgekühlten Rechenzentrum-Computersystem, das speziell für KI-Training und Inferenzaufgaben entwickelt wurde. Es kombiniert 36 GB200s (insgesamt 72 B200-GPUs und 36 Grace-CPUs), die durch die fünfte Generation von NVLink verbunden sind.
Nvidia gibt an, dass Produkte auf Basis von Blackwell noch in diesem Jahr von verschiedenen Partnern erhältlich sein werden.
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