Nvidia präsentiert den "weltweit stärksten Chip"

Nvidia gilt als führender US-Hersteller für KI-Chips. Dessen H100 AI Chip in Verbindung mit dem Aufschwung von KI, verhalf Nvidia die 2 Billionen-Dollar-Marke an der Börse zu knacken. Erst im Vormonat berichtete Bloomberg, dass der Chip-Hersteller jetzt mehr Wert ist als Alphabet und Amazon. Das Unternehmen gilt derzeit als nahezu konkurrenzlos.

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Weniger Energieverbrauch und mehr Leistung

Bei seiner Technologie-Konferenz GTC 2024 stellte Nvidia nun einen neuen “Superchip” vor: GB200. Nvidia bezeichnet ihn selbst an den weltweit stärksten Chip. Tatsächlich besteht er aus 3 Hauptkomponenten: einer Nvidia Grace-CPU und 2 Nvidia Blackwell B200 GPUs. Die 2 GPUs fungieren auf dem Board des GB200 zusammen wie ein einzelner, leistungsstarker Chip. GB200 soll die 30-fache Leistung bei der Übertragungsleistung im Datenaustausch von Large Language Models (LLMs) bieten. Eines der bekanntesten LLMs ist GPT, das etwa hinter ChatGPT steckt.

Der Energieverbrauch von GB200 soll um bis zu 25-mal geringer sein als beim Vorgänger H100, wie das Unternehmen in einer Presseaussendung erklärt. Damit sinken die Kosten für den Energieverbrauch von Rechenzentren-Betreibern dramatisch. Der Chip soll Durchbrüche im Bereich Datenverarbeitung, technischen Simulationen, der computergestützten Medikamentenentwicklung und Quantencomputing beschleunigen.  

Vorgestellt wurde das neue Produkt mit viel Wirbel in einer Eishockey-Halle in San Francisco, die für 16.000 Menschen ausgelegt war. Die neue GPU ist nach dem Mathematiker David Blackwell benannt.

Chip soll KI-Revolution befeuern

„Seit 3 Jahrzehnten verfolgen wir beschleunigtes Computing mit dem Ziel, transformative Durchbrüche wie Deep Learning und KI zu ermöglichen“, sagte Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia. „Generative KI ist die prägende Technologie unserer Zeit. Blackwell ist der Motor dieser neuen industriellen Revolution. Durch die Zusammenarbeit mit den dynamischsten Unternehmen der Welt werden wir das Versprechen von KI für jede Branche verwirklichen.“ Damit meint der Nvidia-Boss Partner-Unternehmen wie Amazon, Dell, Google, Meta, Microsoft, OpenAI und Tesla. 

Die Chefs der Tech-Konzerne sind von Nvidias neuem Chip sehr angetan. „Blackwell bietet enorme Leistungssprünge und wird unsere Fähigkeit, hochleistungsfähige Modelle zu liefern, beschleunigen. Wir freuen uns, weiterhin mit Nvidia zusammenzuarbeiten, um die KI-Berechnung zu verbessern“, sagte etwa OpenAI-Chef Sam Altman. Laut Elon Musk gebe es derzeit "keine bessere Hardware für KI". 

Nun hofft Nvidia, dass es unter diesen Tech-Riesen viele Kund*innen für seine GPUs findet. Noch heuer soll der Chip verkauft werden. Der genaue Preis für den GB200 wurde bisher noch nicht bekannt gegeben. 

7-mal so stark wie H100

GB200 soll die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen erheblich steigern und ihr Training beschleunigen. Laut The Verge soll die Gesamtperformance 7-mal so stark sein, wie der H100 und beim Training von KI-Modellen 4-mal so schnell sein, wie bisherige Chips.

Um das möglich zu machen, hat Nvidia einige Dinge weiterentwickelt. Dazu gehört die Transformer-Engine, die Rechenleistung, die Bandbreite und die Modellgröße verdoppelt, indem für jedes Neuron 4 statt 8 Bits verwendet werden (FP4). Die Arbeitsleistung von LLMs soll sich dadurch bis zu 25-fach verbessern.

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Chips kommen im Verbund

Die Chips wird Nvidia vor allem im Verbund anbieten - sogenannten Racks. Das ist etwa das flüssigkeitsgekühlte GB200 NVL72, das 36 GB200s enthalt - und damit 36 CPUs und 72 GPUs. Laut Nvidia haben Amazon, Google, Microsoft und Oracle bereits Interesse an den NVL72-Racks angekündigt. Sie sollen planen, diese in ihren Cloud-Service-Angeboten einzusetzen. 

Laut Nvidia lassen sich diese Racks als zusammenhängende Systeme miteinander verbinden - so soll die Leistung abermals gesteigert werden. Dazu müssen sie über ein 800-Gbit/s-Netzwerk mit dem neuen Quantum-X800 InfiniBand oder X800-Ethernet verbunden werden, die ebenfalls vorgestellt wurden. Das entspricht einer 5-mal so hohen Bandbreite bei der Übertragung als bisher.