• NVIDIA stellte den Blackwell-GPU auf der GTC 2024 vor, der im Vergleich zu seinem Vorgänger Hopper überlegene KI-Trainingsfähigkeiten und Energieeffizienz aufweist.
  • Der Blackwell B200 verfügt über 208 Milliarden Transistoren und bietet bis zu 20 PetaFLOPS Rechenleistung, während der GB200, der aus zwei B200-Chips besteht, den H100 um den Faktor 7 übertrifft.
  • Die cuLitho-Technologie von TSMC, entwickelt in Zusammenarbeit mit NVIDIA und NovuMind Technologies, wird in die Produktion integriert und verstärkt so die Miniaturisierung von Halbleitern.

Auf der GPU Technology Conference GTC 2024 von NVIDIA enthüllte das Unternehmen den Blackwell-GPU der nächsten Generation, der eine bessere KI-Trainingsleistung und Energieeffizienz als sein beliebter Vorgänger Hopper bietet. Blackwell ist in zwei Hauptvarianten erhältlich: dem B200 und dem GB200, der zwei B200-Chips mit einem Grace-Prozessor kombiniert.

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Der B200 übertrifft den H100 um den Faktor 7

Der Blackwell B200 verfügt über mehr als 208 Milliarden Transistoren – mehr als doppelt so viele wie die 80 Milliarden Transistoren des Vorgängerchips –, bietet eine verbesserte Produktivität mit nahezu gleichzeitigem Zugriff auf alle Transistoren und liefert bis zu 20 PetaFLOPS FP4-Rechenleistung. NVIDIA gibt an, dass der GB200, bestehend aus zwei B200-Chips, den H100 um den Faktor 7 übertrifft und die Trainingsgeschwindigkeit bei Benchmarks, die auf dem GPT-3-Modell mit 175 Milliarden Parametern basieren, um das Vierfache beschleunigt.

NVIDIA gibt an, dass die neuen GPUs die KI-Entwicklungen für große Player wie OpenAI, Microsoft, Google und andere Schlüsselakteure im KI-Wettlauf vorantreiben werden.

Der Blackwell B200 wird den 4NP-Prozess von TSMC verwenden, eine verbesserte Version des 4N-Prozesses, der in den bestehenden GPUs Hopper H100 und Ada Lovelace verwendet wird.

Auf der GTC 2024 kündigte TSMC die Anwendung der revolutionären Chip-Lithographie-Technologie cuLitho, die in Zusammenarbeit mit NVIDIA und NovuMind entwickelt wurde, in der diesjährigen Fertigung an.

TSMC arbeitet mit NVIDIA zusammen, um GPU-beschleunigtes Rechnen zu integrieren

Der CEO von TSMC, C.C. Wei, erklärte: „Wir arbeiten mit NVIDIA zusammen, um GPU-beschleunigtes Rechnen in die Arbeitsabläufe von TSMC zu integrieren, was zu erheblichen Leistungssprüngen, Durchsatzverbesserungen, kürzeren Zykluszeiten und geringerem Energieverbrauch führt. Wir führen cuLitho bei TSMC in die Produktion ein und nutzen diese computergestützte Lithografietechnologie, um die kritischen Komponenten der Halbleiterminiaturisierung voranzutreiben.

Kinngai Chan, Managing Director des Halbleitergeschäfts bei Summit Insights Group, bemerkte, dass die Einführung von Blackwell darauf hindeutet, dass NVIDIA mehr Investitionsausgaben tätigen wird als für den Hopper-GPU der vorherigen Generation. Es wird erwartet, dass NVIDIA nicht nur seine Führungsposition behauptet, sondern auch den Abstand zu seinen Konkurrenten im Bereich der KI vergrößert.