NVIDIA przygotowuje się do zrewolucjonizowania rynku serwerów AI, co zbiega się z rozpoczęciem produkcji niskoseryjnej serii Blackwell Ultra. Ten strategiczny ruch wskazuje, że konkurencja będzie musiała stawić czoła poważnym wyzwaniom, aby dotrzymać kroku postępom firmy NVIDIA.
Projekt Rubin firmy NVIDIA: finalizacja spodziewana w tym miesiącu, masowa produkcja w przyszłym roku
Z niezwykłą szybkością, niespotykaną u konkurencji, NVIDIA nadal wykorzystuje obecny boom na sztuczną inteligencję. Firma stosuje sześcio- lub ośmiomiesięczny cykl produkcyjny, koncentrując się nie tylko na standardowych procesorach graficznych, ale także na budowaniu kolosalnych klastrów AI, wycenianych na miliardy. Ich nieustanne tempo produkcji jest wręcz niezwykłe. Według raportu Taiwan Economic Daily, NVIDIA jest gotowa sfinalizować projekt szaf serwerowych Vera Rubin do końca tego miesiąca, co stanowi kluczowy krok w kierunku masowej produkcji.
Oczekuje się, że architektura Rubin będzie przełomowym osiągnięciem w dziedzinie informatyki, reprezentując zmianę paradygmatu, porównywalną ze znaczącymi ulepszeniami wprowadzonymi w generacji Hopper w porównaniu z akceleratorami Ampere AI. Oczekuje się, że szafy serwerowe Vera Rubin AI trafią na rynek między 2026 a 2027 rokiem, co zapewni utrzymanie silnego tempa rozwoju sztucznej inteligencji.
Pod względem specyfikacji, Rubin firmy NVIDIA będzie zawierał najnowocześniejsze układy HBM4 napędzające procesory graficzne R100, co stanowi znaczący postęp w stosunku do obecnego standardu HBM3E. Co więcej, NVIDIA planuje wykorzystać proces technologiczny 3 nm (N3P) firmy TSMC wraz z obudową CoWoS-L, co sugeruje, że Rubin jest gotowy na wykorzystanie najnowszych branżowych benchmarków w celu zwiększenia wydajności. Co więcej, Rubin wprowadzi przełomową konstrukcję chipletów – po raz pierwszy w historii firmy NVIDIA – a także siatkę celowniczą 4x, co stanowi krok naprzód w porównaniu z 3, 3x zastosowaną w Blackwell.
Pomimo obiecujących perspektyw premiery Rubina, wciąż pojawiają się pytania dotyczące zdolności firmy NVIDIA do szybkiego wdrażania niezależnych architektur. Biorąc pod uwagę ograniczony czas, jaki łańcuch dostaw ma na dostosowanie się do nowych ram, mogą pojawić się wyzwania. Podobny scenariusz miał miejsce w przypadku platformy GB300 AI, co skłoniło firmę NVIDIA do powrotu do starszej płyty głównej Bianca z platformy GB200. Obserwacja, jak NVIDIA radzi sobie z tym złożonym krajobrazem, z pewnością będzie intrygująca, ale jedno jest pewne: żadna inna firma nie dorówna tempu wyznaczonemu przez „prędkość Jensena”.
Powiązane artykuły:
Główny lobbysta firmy Intel odpowiedzialny za zakład w Ohio i wielu kierowników projektów odchodzą w związku ze spowolnieniem produkcji układów scalonych w USA
16:01
Microsoft obniża ceny i upraszcza ofertę dla pilotów
14:10
OpenAI i Oracle łączą siły w projekcie Stargate o wartości 300 miliardów dolarów, którego celem jest opracowanie zaawansowanej sztucznej inteligencji i infrastruktury chmurowej
11:55
Dodaj komentarz