Laut Kopite7kimi wird gemunkelt, dass Nvidias Blackwell GB100-GPU der nächsten Generation für HPC- und KI-Kunden das Chiplet-Design vollständig übernehmen wird. Die neuesten Gerüchte haben zwei Punkte: Erstens wird erwartet, dass Nvidia das Chipsatz-Design erstmals im modernen Rechenzentrumsbereich einsetzen wird.
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Wir können uns also daran erinnern, dass Nvidias Blackwell-GPUs ursprünglich die erste Produktlinie sein sollten, die den Chipsatz-Weg gehen würde, bis Gerüchte aufkamen, dass Nvidia sich entschieden habe, nicht den Chipsatz-Weg zu gehen und sich stattdessen für ein eher standardisiertes monolithisches Design zu entscheiden. Chipsätze und monolithische Designs haben Vor- und Nachteile, aber angesichts der Kosten und Effizienz, die derzeit zur Erzielung von Leistungsverbesserungen erforderlich sind, werden Chipsätze und andere fortschrittliche Verpackungstechnologien von Wettbewerbern wie AMD und Intel übernommen.
Bisher hat Nvidia bewiesen, dass sowohl seine Hopper- als auch seine AdaLovelace-GPUs die beste Leistung pro Watt und die höchsten Gewinnmargen liefern, die das Unternehmen jemals ohne Verwendung eines Chipsatzes erzielt hat. Das wird sich jedoch mit der Zeit ändern, und beginnend mit Blackwell werden wir möglicherweise die ersten Chipsatz-Gehäusedesigns von Nvidia sehen. Bisher ist die Veröffentlichung von Blackwell-GPUs für die Bereiche Rechenzentren und künstliche Intelligenz im Jahr 2024 geplant.
Bei Blackwell konzentrierte sich Kopite7kimi auf Rechenzentren und AIGPU. Dies deutet darauf hin, dass Nvidia möglicherweise noch keinen Chipsatz für seine Gaming-GPU mit dem Codenamen „Ada-Next“ einführt, sondern in seinen Rechenzentren und AIGPUs ein gewisses Maß an vorteilhafter Verpackungstechnologie einsetzen wird, um die Chipleistung zu maximieren. Wie oben erwähnt, haben Chipsätze ihre Nachteile, und diese Nachteile liegen oft darin, die richtige Fabrik für die Verpackung dieser Chips zu finden.
CoWoS von TSMC ist eine der wichtigsten Verpackungstechnologien, die GPU-Kunden wie AMD und Nvidia zur Verfügung stehen, aber es sieht so aus, als würden beide Unternehmen um die Spitzentechnologie von TSMC konkurrieren. Der Kampf dreht sich oft darum, wer die meisten Finanzierungsströme bereitstellen kann, und NVIDIA schwimmt derzeit in KI-Geldern. Darüber hinaus müssen je nach dem Grad der Chipsatz-basierten Integration, den Nvidia verwenden möchte, andere Schlüsselkomponenten beschafft werden. Sowohl AMD als auch Intel entwickeln fortschrittliche Chipsatzpakete, die mehrere IPs auf einem einzigen Chipsatz integrieren. Daher wird es interessant sein zu sehen, wie fortschrittlich Nvidias Chipsatzarchitekturdesign der ersten Generation mit Blackwell ist.
Der zweite Teil des Gerüchts betrifft die interne Architektur der Blackwell-GPU. Es wird berichtet, dass sich die Anzahl der GPC-, TPC- und anderen Einheiten innerhalb der Blackwell-GPU im Vergleich zu Hopper nicht wesentlich geändert hat, die interne Einheitenstruktur kann jedoch darauf hindeuten, dass sich die Anzahl der SM/CUDA/Cache/NVLINK/Tensor/RT erheblich geändert hat. Zuvor haben wir gesehen, dass mindestens zwei GPUs durchgesickert sind, darunter die Blackwell GB100 und GB102. Der zweite könnte eine Rechenzentrums- oder Gaming-GPU sein, aber Kopite7kimi hat bereits gesagt, dass der Consumer-(Gaming-)Teil zur GB200-Serie und nicht zur GB100-Serie gehören wird.
Darüber hinaus gibt es Gerüchte, dass Nvidia den 3GAA (3 nm)-Knoten von Samsung evaluiert, der 2025 in die Massenproduktion gehen könnte, aber Kopite7kimi glaubt, dass Nvidia seine Pläne möglicherweise nicht ändern und bei der Verwendung von TSMC für die Produktion der nächsten GPU-Generation bleiben wird. Derselbe Leaker berichtete zuvor auch, dass NVIDIA den 3-nm-Prozessknoten nicht verwenden wird. Angesichts der Fortschritte, die Nvidia seit der Einführung der Pascal-GPUs in den Bereichen künstliche Intelligenz und Rechenzentren gemacht hat, und des großen Erfolgs der Ampere- und Hopper-GPUs wird Blackwell einen großen Fortschritt in der Chip-Produktlinie von Nvidia darstellen und das Unternehmen in die nächste Ära der künstlichen Intelligenz und des Computing führen.