Новий спектр NVIDIA-X та Quantum-X фотонні вимикачі
Nvidia сьогодні використовувала свою конференцію GTC, щоб запровадити нові Superchips GPU, включаючи друге покоління свого поточного чіпа Grace Blackwell, а також наступне покоління, яке отримало назву Віри Рубін. Дженсен Хуанг, засновник компанії та генеральний директор компанії, також рекламував нові системи DGX та обговорив, як потужність стимулює Nvidia використовувати фотоніку більш ефективно.
NVIDIA – компанія GPU, тому, природно, всі на Технологічній конференції GPU (GTC) хотіли почути, що Nvidia має свої рукави GPU. Хуанг передав це та багато іншого, під час двогодинної опорної адреси за упакованим центром SAP в центрі Сан-Хосе, Каліфорнія.
Очікується у другій половині 2026 року, Рубін буде мати 288 Гб пам'яті 4-го проміжного пропускання 4 (HBM4) проти HBM3E, знайденого в Блеквелл-Ультра, про яке компанія також оголосила сьогодні. Він буде виготовлений TSMC за допомогою 3 НМ, коли Хуанг вперше розкрив ще в 2024 році.
Генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг представив Віру Рубін на GTC 2025
NVIDIA поєднає графічні процесори Рубіна разом із процесорами, що охрестила Віра. Найновіший процесор NVIDIA буде мати 88 на замовлення ядра та мати 4,2 рази більше оперативної пам’яті (його поточний процесор) та в 2,4 рази більше пропускної здатності пам'яті. Загалом, Віра забезпечить вдвічі більше продуктивності благодаті, сказала Нвідія.
Nvidia поєднуватиме чіпси Віра та Рубіна разом, як і з Грейс Блеквелл, щоб доставити суперхіп, який має один процесор та два злиті графічні процесори. NVIDIA планує доставити перше покоління своєї Віри Рубін Суперчіп у другій половині 2026 року. Він планує дотримуватися цього з своїм другою поколінням Віра Рубін Суперчіп, названої Вірою Рубін Ультра, яка має чотири графіки.
Нове покоління мікросхем, включаючи Blackwell Ultra та Rubin, забезпечить велике збільшення обчислювальної ємності. Порівняно з попереднім поколінням хопперних мікросхем, Блеквелл забезпечує швидкість 68x, тоді як Рубін доставить прискорення 900x, повідомляє Huang. З точки зору ціни, Блеквелл коштуватиме 0,13, що коштує Хоппера, а Рубін підштовхне маржу до 0,03.
NVIDIA переслідує зростаючі генеративні робочі навантаження AI, включаючи навчання масивних моделей AI, а також виконання навантажень на умовивод. Хоча навчання моделі AI може зайняти тижні чи місяці і вимагати величезної кількості даних, очікується, що навантаження на висновки сприятимуть величезним кратним навчальним навантаженням.
Поява агентських ШІ, завдяки чому моделі міркувань вирішують більш складні завдання від імені людей, призведе до значних циклів для виробника GPU, сказав Хуанг. “Обчислення для агента AI – це 100 разів те, що ми вважали, що нам потрібно минулого року”, – сказав він під час основної доти.
Рубін – наступне покоління GPU NVIDIA
Те, як компанії будують центри обробки даних для підтримки агента AI, також змінюється. За словами Хуанга, центри обробки даних стають фабриками AI, які генерують жетони.
“Ми бачимо, що точка перегину відбувається в будівлях центру обробки даних”, – сказав Хуанг.
Величезні вимоги цих фабрик ШІ посиляться на енергетичні запаси, тим самим спричиняючи попит на більшу ефективність. Один із способів, які NVIDIA планує підвищити ефективність,-це застосування оптичної технології мережі для переміщення даних між графічними процесорами.
Huang продемонстрував нове фотонне обладнання, яке воно спільно розроблялося для систем DGX з партнерами з екосистеми-включаючи серіалізатори/десеріалізатори (SERDES), лазери та скло-це перемістить ці шматочки за частку вартості прямої міді. Перше покоління нової фотоніки, що отримав назву Spectrum-X, буде доставлено у другій половині 2025 року. Друге покоління, яке отримало назву Quantum-X, доставить у другій половині 2026 року.
“Це дійсно божевільна технологія, божевільна, божевільна технологія”, – сказав Хуан під час основної доти. “Це перший у світі 1,6 терабіт на секунду процесора.
Слідкуйте за більше висвітлення конференції GTC NVIDIA.
Пов’язані предмети:
Nvidia закручує продуктивність DGX з Blackwell Ultra
NVIDIA GTC 2025: Що очікувати від кінцевої події AI?
Nvidia все частіше є таємним соусом при розгортанні AI, але вам все одно потрібен досвід