Компания NVIDIA представила «персональный ИИ-суперкомпьютер» Project DIGITS — это самая компактная аппаратная платформа на базе суперчипов Grace Blackwell. Разработанная для исследователей ИИ, специалистов по данным и студентов система поставляется с полным набором ПО для создания, тюнинга и инференса ИИ-моделей. Это позволяет локально создавать и дорабатывать модели, а затем разворачивать их в облаке или ЦОД. Project DIGITS будет доступен в мае по цене от $3000.

Project DIGITS оснащён чипом GB10 с FP4-производительностью до 1 Пфлопс, разработанным в партнёрстве с MediaTek. GB10 включает ускоритель Blackwell, подключённый посредством NVLink-C2C к 20-ядерному Arm-процессору Grace, 128 Гбайт унифицированной когерентной памяти LPDDR5x и 4-Тбайт NVMe SSD. В оснащение также входит адаптеры Wi-Fi, Bluetooth и Ethernet (RJ45). На задней стенке есть видеовыход HDMI и четыре разъёма USB-C.

По словам компании, Project DIGITS позволит запускать модели размером до 200 млрд параметров, а при объединении двух таких систем посредством NIC ConnectX (два порта SFP28) возможен запуск моделей с 405 млрд параметров.

Источник изображений: NVIDIA

Работает новинка под управлением NVIDIA DGX OS — специализированной сборки Ubuntu Linux, оптимизированной для работы с ИИ-нагрузками. Пользователи Project DIGITS получат доступ к обширной библиотеке ПО NVIDIA AI, включая комплекты для разработки ПО, инструменты оркестрации, фреймворки и модели, доступные в каталоге NVIDIA NGC и на портале NVIDIA Developer. Разработчики смогут настраивать модели с помощью фреймворка NVIDIA NeMo, использовать в работе с данными библиотеки NVIDIA RAPIDS и задействовать популярные программные платформы, включая PyTorch, Python и Jupyter notebooks.

Для создания агентских приложений AI можно будет использовать NVIDIA Blueprints и микросервисы NVIDIA NIM, доступные для исследований, разработки и тестирования в рамках программы NVIDIA Developer Program. Благодаря единой архитектуре Grace Blackwell предприятия и индивидуальные исследователи смогут прототипировать, настраивать и тестировать ИИ-модели на локальных системах Project DIGITS с последующим развёртыванием в NVIDIA DGX Cloud, облачных инстансах или собственной инфраструктуре ЦОД.

Для новых суперускорителей (G)B300 компания NVIDIA существенно поменяла цепочку поставок, сделав её более дружелюбной к гиперскейлерам, то есть основным заказчиком новинок, передаёт SemiAnalysis. В случае GB200 компания поставляла готовые, полностью интегрированные платы Bianca, включающие ускорители Blackwell, CPU Grace, 512 Гбайт напаянной LPDDR5X, VRM и т.д. GB300 будут поставляться в виде модулей (дизайн Cordelia): SXM Puck B300, CPU Grace в корпусе BGA, HMC от Axiado (вместо Aspeed). А в качестве системной RAM будут применяться модули LPCAMM, преимущественно от Micron.

Переход на SXM Puck даст возможность создавать новые системы большему количеству OEM- и ODM-поставщиков, а также самим гиперскейлерам. Если раньше только Wistron и Foxconn могли производить платы Bianca, то теперь к процессу сборки ускорителей могут подключиться другие. Wistron больше всех потеряет от этого решения, поскольку лишится доли рынка производителей Bianca. Для Foxconn же, которая благодаря NVIDIA вот-вот станет крупнейшим в мире поставщиком серверов, потеря компенсируется эксклюзивным производством SXM Puck.

Источник изображений: NVIDIA

Еще одно важное изменение касается VRM. Хотя на SXM Puck есть некоторые компоненты VRM, большая часть остальных комплектующих будет закупаться гиперскейлерами и вендорами напрямую у поставщиков VRM. Стоечные NVSwitch-коммутаторы и медный backplane по-прежнему будут поставляться самой NVIDIA. Для GB300 компания предлагает 800G-платформу InfiniBand/Ethernet Quantum-X800/Spectrum-X800 с адаптерами ConnectX-8, которые не попали GB200 из-за нестыковок в сроках запуска продуктов. Кроме того, у ConnectX-8 сразу 48 линий PCIe 6.0, что позволяет создавать уникальные архитектуры, такие как MGX B300A с воздушным охлаждением.

Сообщается, что все ключевые гиперскейлеры уже приняли решение перейти на GB300. Частично это связано с более высокой производительностью и экономичностью GB300, но также вызвано и тем, что теперь они сами могут кастомизировать платформу, систему охлаждения и т.д. Например, Amazon сможет, наконец, использовать собственную материнскую плату с водяным охлаждением и вернуться к архитектуре NVL72, улучшив TCO. Ранее компания единственная из крупных игроков выбрала менее эффективный вариант NVL36 из-за использования собственных 200G-адаптеров и PCIe-коммутаторов с воздушным охлаждением.

Впрочем, есть и недостаток — гиперскейлерам придётся потратить больше времени и ресурсов на проектирование и тестирование продукта. Это, пожалуй, самая сложная платформа, которую когда-либо приходилось проектировать гиперскейлерам (за исключением платформ Google TPU), отметил ресурс SemiAnalysis.

NVIDIA выпустила новые ускорители GB300 и B300 всего через шесть месяцев после выхода GB200 и B200. И это не минорное обновление, как может показаться на первый взгляд — появление (G)B300 приведёт к серьёзной трансформации отрасли, особенно с учётом значительных улучшений в инференсе «размышляющих» моделей и обучении, пишет SemiAnalysis. При этом с переходом на B300 вся цепочка поставок меняется, и от этого кто-то выиграет, а кто-то проиграет.

Конструкция вычислительного кристалла B300 (ранее известного как Blackwell Ultra), изготавливаемого с использованием кастомного техпроцесса TSMC 4NP. Благодаря этому он обеспечивает на 50 % больше Флопс (FP4) по сравнению с B200 на уровне продукта в целом. Часть прироста производительности будет получена за счёт увеличения TDP, достигающим 1,4 кВт и 1,2 кВт для GB300 и B300 HGX соответственно (по сравнению с 1,2 кВт и 1 кВт для GB200 и B200). Остальное повышение производительности связано с архитектурными улучшениями и оптимизациями на уровне системы, такими как динамическое распределение мощности между CPU и GPU.

Кроме того, в B300 применяется память HBM3E 12-Hi, а не 8-Hi, ёмкость которой выросла до 288 Гбайт. Однако скорость на контакт осталась прежней, так что суммарная пропускная способность памяти (ПСП) по-прежнему составляет 8 Тбайт/с. В качестве системной памяти будут применяться модули LPCAMM. Разница в производительности и экономичности из-за увеличения объёма HBM намного больше, чем кажется. Усовершенствования памяти имеют решающее значение для обучения и инференса больших языковых моделей (LLM) в стиле OpenAI O3, поскольку более длинные последовательности токенов негативно влияют на скорость обработки и задержку.

Источник изображения: NVIDIA

На примере обновления H100 до H200 хорошо видно, как память влияет на производительность ускорителя. Более высокая ПСП (H200 — 4,8 Тбайт/с, H100 — 3,35 Тбайт/с) в целом улучшила интерактивность в инференсе на 43 %. А большая ёмкость памяти снизила объём перемещаемых данных и увеличила допустимый размер KVCache, что увеличило количество генерируемых токенов в секунду втрое. Это положительно сказывается на пользовательском опыте, что особенно важно для всё более сложных и «умных» моделей, которые могут приносить больше дохода с каждого ускорителя. Валовая прибыль от использования передовых моделей превышает 70 %, тогда как для отстающих моделей в конкурентной open source среде она составляет менее 20 %.

Источник изображения: TrendForce

Однако одного наращивания скорости и памяти, как это делает AMD в Instinct MI300X (192 Гбайт), MI325X и MI355X (256 Гбайт и 288 Гбайт соответственно), мало. И дело не в том, что забагованное ПО компании не позволяет раскрыть потенциал ускорителей, а в особенности общения ускорителей между собой. Только NVIDIA может предложить коммутируемое соединение «все ко всем» посредством NVLink. В GB200 NVL72 все 72 ускорителя могут совместно работать над одной и той же задачей, что повышает интерактивность, снижая задержку для каждой цепочки размышлений и в то же время увеличивая их максимальную длину. На практике NVL72 — единственный способ увеличить длину инференса до более чем 100 тыс. токенов и при этом экономически эффективный, говорит SemiAnalysis. По оценкам, GB300 NVL72 обойдётся заказчиками минимум в $7,5 млн, тогда как GB200 NVL72 стоил порядка $3 млн.

Компания NVIDIA анонсировала ускоритель H200 NVL, выполненный в виде двухслотовой карты расширения PCIe. Изделие, как утверждается, ориентировано на гибко конфигурируемые корпоративные системы с воздушным охлаждением для задач ИИ и НРС.

Как и SXM-вариант NVIDIA H200, представленный ускоритель получил 141 Гбайт памяти HBM3e с пропускной способностью 4,8 Тбайт/с. При этом максимальный показатель TDP снижен с 700 до 600 Вт. Четыре карты могут быть объединены интерконнкетом NVIDIA NVLink с пропускной способностью до 900 Гбайт/с в расчёте на GPU. При этом к хост-системе ускорители подключаются посредством PCIe 5.0 x16.

В один сервер можно установить две такие связки, что в сумме даст восемь ускорителей H200 NVL и 1126 Гбайт памяти HBM3e, что весьма существенно для рабочих нагрузок инференса. Заявленная производительность FP8 у карты H200 NVL достигает 3,34 Пфлопс против примерно 4 Пфлопс у SXM-версии. Быстродействие FP32 и FP64 равно соответственно 60 и 30 Тфлопс. Производительность INT8 — до 3,34 Пфлопс. Вместе с картами в комплект входит лицензия на программную платформа NVIDIA AI Enterprise.

Источник изображения: NVIDIA

Кроме того, NVIDIA анонсировала ускорители GB200 NVL4 с жидкостным охлаждением. Они включает два суперчипа Grace-Backwell, что даёт два 72-ядерных процессора Grace и четыре ускорителя B100. Объём памяти LPDDR5X ECC составляет 960 Гбайт, памяти HBM3e — 768 Гбайт. Задействован интерконнект NVlink-C2C с пропускной способностью до 900 Гбайт/с, при этом всем шесть чипов CPU-GPU находятся в одном домене.

Источник изображения: NVIDIA

Система GB200 NVL4 наделена двумя коннекторами M.2 22110/2280 для SSD с интерфейсом PCIe 5.0, восемью слотами для NVMe-накопителей E1.S (PCIe 5.0), шестью интерфейсами для карт FHFL PCIe 5.0 x16, портом USB, сетевым разъёмом RJ45 (IPMI) и интерфейсом Mini-DisplayPort. Устройство выполнено в форм-факторе 2U с размерами 440 × 88 × 900 мм, а его масса составляет 45 кг. TDP настраиваемый — от 2,75 кВт до 5,5 кВт.

Согласно данным аналитической компании TrendForce, NVIDIA решила переименовать продукты семейства Blackwell Ultra в серию B300. В связи с этим ускоритель B200 Ultra стал B300, а GB200 Ultra теперь называется GB300. Кроме того, B200A Ultra и GB200A Ultra получили имена B300A и GB300A соответственно. Серия ускорителей B300, как ожидается, выйдет в I–II квартале 2025 года, а поставки (G)B200 начнутся не позднее I квартал 2025 года.

TrendForce отметила, что NVIDIA совершенствует сегментацию чипов Blackwell, чтобы лучше соответствовать требованиям по стоимости и производительности со стороны облачных провайдеров (CSP) и OEM-производителей серверов и смягчить требования к цепочкам поставок.

Так, модель B300A нацелена на OEM-клиентов, её массовое производство планируется начать во II квартале 2025 года после пика поставок H200. Изначально NVIDIA хотела предложить данному сегменту упрощённый вариант B200A, но, судя по всему, спрос на него оказался более слабом, чем ожидалось. Вместе с тем переход с GB200A на GB300A для стоечных решений может привести к увеличению первоначальных затрат для корпоративных клиентов, что также может отразиться на спросе.

Источник изображения: TrendForce

Сейчас компания вкладывает значительные средства в улучшение стоечных решений NVL, помогая поставщикам серверных систем с оптимизацией производительности и жидкостным охлаждением для систем NVL72, а AWS и Meta✴ настоятельно призывают перейти с NVL36 на NVL72. TrendForce также ожидает, что предложение топовых ускорителей NVIDIA будет расширяться, а их общая доля в поставках, как ожидается, достигнет около 50 % в 2024 году, то есть вырастет на 20 п.п. год к году. Ожидается, что выпуск ускорителей Blackwell увеличит этот показатель до 65 % в 2025 году.

Аналитики также отметили роль NVIDIA в стимулировании спроса на технологию упаковки CoWoS. Благодаря Blackwell спрос на данный тип упаковки вырастет более чем на 10 п.п. в годовом исчислении. NVIDIA, скорее всего, сосредоточится на поставках чипов B300 и GB300 крупным североамериканским гиперскейлерам — оба варианта используют технологию CoWoS-L. Компания активно наращивает закупки HBM — согласно прогнозам, в 2025 году на NVIDIA придётся более 70 % мирового рынка HBM (рост на 10 п.п. год к году).

TrendForce также отмечает, что все чипы серии B300 будут оснащены памятью HBM3e 12Hi, производство которой начнётся не позднее I квартал 2025 года. Но поскольку это будут первые массовые продукты с таким типом памяти, поставщикам, как ожидается, потребуется не менее двух кварталов для отработки процессов и стабилизации объёмов производства.

Компания NVIDIA, по сообщению ресурса The Information, вынуждена повременить с началом массового выпуска ИИ-ускорителей следующего поколения на архитектуре Blackwell, сохранив высокие темпы производства Hopper. Проблема, как утверждается, связана с технологией упаковки Chip on Wafer on Substrate (CoWoS) от TSMC.

Отмечается, что NVIDIA недавно проинформировала Microsoft о задержках, затрагивающих наиболее продвинутые решения семейства Blackwell. Речь, в частности, идёт об изделиях Blackwell B200. Серийное производство этих ускорителей может быть отложено как минимум на три месяца — в лучшем случае до I квартала 2025 года. Это может повлиять на планы Microsoft, Meta✴ и других операторов дата-центров по расширению мощностей для задач ИИ и НРС.

По данным исследовательской фирмы SemiAnalysis, задержка связана с физическим дизайном изделий Blackwell. Это первые массовые ускорители, в которых используется технология упаковки TSMC CoWoS-L. Это сложная и высокоточная методика, предусматривающая применение органического интерпозера — лимит возможностей технологии предыдущего поколения CoWoS-S был достигнут в AMD Instinct MI300X. Кремниевый интерпорзер, подходящий для B200, оказался бы слишком хрупок. Однако органический интерпозер имеет не лучшие электрические характеристики, поэтому для связи используются кремниевые мостики.

В используемых материалах как раз и кроется основная проблема — из-за разности коэффициента теплового расширения различных компонентов появляются изгибы, которые разрушают контакты и сами чиплеты. При этом точность и аккуратность соединений крайне важна для работы внутреннего интерконнекта NV-HBI, который объединяет два вычислительных тайла на скорости 10 Тбайт/с. Поэтому сейчас NVIDIA с TSMC заняты переработкой мостиков и, по слухам, нескольких слоёв металлизации самих тайлов.

Вместе с тем у TSMC наблюдается нехватка мощностей по упаковке CoWoS. Компания в течение последних двух лет наращивала мощности CoWoS-S, в основном для удовлетворения потребностей NVIDIA, но теперь последняя переводит свои продукты на CoWoS-L. Поэтому TSMC строит фабрику AP6 под новую технологию упаковки, а также переведёт уже имеющиеся мощности AP3 на CoWoS-L. При этом конкуренты TSMC не могут и вряд ли смогут в ближайшее время предоставить хоть какую-то альтернативную технологию упаковки, которая подойдёт NVIDIA.

Таким образом, как сообщается, NVIDIA предстоит определиться с тем, как использовать доступные производственные мощности TSMC. По мнению SemiAnalysis, компания почти полностью сосредоточена на стоечных суперускорителях GB200 NVL36/72, которые достанутся гиперскейлерам и небольшому числу других игроков, тогда как HGX-решения B100 и B200 «сейчас фактически отменяются», хотя малые партии последних всё же должны попасть на рынок. Однако у NVIDIA есть и запасной план.

План заключается в выпуске упрощённых монолитных чипов B200A на базе одного кристалла B102, который также станет основой для ускорителя B20, ориентированного на Китай. B200A получит всего четыре стека HBM3e (144 Гбайт, 4 Тбайт/с), а его TDP составит 700 или 1000 Вт. Важным преимуществом в данном случае является возможность использования упаковки CoWoS-S. Чипы B200A как раз и попадут в массовые HGX-системы вместо изначально планировавшихся B100/B200.

На смену B200A придут B200A Ultra, у которых производительность повысится, но вот апгрейда памяти не будет. Они тоже попадут в HGX-платформы, но главное не это. На их основе NVIDIA предложит компромиссные суперускорители MGX GB200A Ultra NVL36. Они получат восемь 2U-узлов, в каждом из которых будет по одному процессору Grace и четыре 700-Вт B200A Ultra. Ускорители по-прежнему будут полноценно объединены шиной NVLink5 (одночиповые 1U-коммутаторы), но вот внутри узла всё общение с CPU будет завязано на PCIe-коммутаторы в двух адаптерах ConnectX-8.

Главным преимуществом GX GB200A Ultra NVL36 станет воздушное охлаждение из-за относительно невысокой мощности — всего 40 кВт на стойку. Это немало, но всё равно позволит разместить новинки во многих ЦОД без их кардинального переоборудования пусть и ценой потери плотности размещения (например, пропуская ряды). По мнению SemiAnalysis, эти суперускорители в случае нехватки «полноценных» GB200 NVL72/36 будут покупать и гиперскейлеры.

Растущий спрос на высокопроизводительные вычисления ведёт к тому, что операторам ЦОД требуются всё более эффективные системы охлаждения для ИИ-серверов. По данным TrendForce, появление NVIDIA Blackwell к концу 2024 года приведёт к тому, что уровень проникновения СЖО в ЦОД может вырасти до 10 %. На решения Blackwell придётся около 83 % передовых продуктов компании.

Отдельные ускорители (G)B200 будут потреблять около 1000 Вт. HGX-платформы по-прежнему будут объединять до восьми ускорителей, а NVL-стойки — сразу 36 или 72. Безусловно, всё это будет способствовать росту цепочки поставок СЖО для ИИ-серверов, поскольку традиционные системы воздушного охлаждения могут попросту не справиться. В частности, GB200 NVL36 и NVL72 могут потреблять до 70 кВт и 140 кВт соответственно. В TrendFirce уверены, что NVL36 будет использовать комбинацию жидкостного и воздушного охлаждения, а вот NVL72 без СЖО не обойтись.

Источник изображения: NVIDIA

Агентство выделяет основные элементы, входящие в цепочку поставок СЖО для стоек с GB200: водоблоки, модули распределения (CDU), коллекторы, быстроразъёмные соединения (QD) и теплообменники задней двери (RDHx). Основным поставщиком CDU для ИИ-решений NVIDIA сегодня является компания Vertiv, а Chicony, Auras, Delta и CoolIT проходят тестирование. По слухам, NVIDIA уже столкнулась с протечками из-за некачественных компонентов.

В 2025 году поставки GB200 NVL36 должны достигнуть 60 тыс. стоек (суммарно 2,1–2,2 млн ускорителей). Тогда же NVIDIA начнёт предлагать облачным провайдерам и корпоративным клиентам конфигурации HGX, GB200 Rack и MGX, соотношение поставок ожидается на уровне 5:4:1. Стоечные варианты GB200 Rack рассчитаны в первую очередь на гиперскейлеров.

Источник изображения: TrendForce

TrendForce прогнозирует, что NVIDIA может представить NVL36 уже в конце 2024 года и быстро выйти на рынок, а NVL72 появится только в 2025 году. Впрочем, облачные гиганты, вероятно, постараются избежать привязки к единственному поставщика и, возможно, захотят развернуть HGX/MGX-варианты на x86-чипах или вовсе задействуют ASIC собственной разработки.

Кстати, компания NVIDIA ищет химика-материаловеда для разработки систем погружного жидкостного охлаждения для высокопроизводительных ускорителей. Специалист должен будет тестировать жидкости и материалы на совместимость, оценивать эффективность охлаждения, коррозионную стойкость и экологичность материалов, чтобы обеспечить оптимальную работу новых продуктов NVIDIA в ЦОД.

Компания NVIDIA значительно увеличила заказ на ускорители Blackwell у TSMC, сообщает TrendForce со ссылкой на United Daily News (UDN). По данным источника, NVIDIA намерена получить уже не 40 тыс., а 60 тыс. суперускорителей нового поколения, причём 50 тыс. из них придётся на стоечные системы GB200 NVL36. При этом Blackwell всё равно будут в дефиците, как и обещал ещё зимой глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

B200 включает два тайла, объединённых 2,5D-упаковкой CoWoS-L и соединённых интерконнектом NV-HBI. Чип имеет 208 млрд транзисторов, изготовленных по кастомному техпроцессу TSMC 4NP. GB200 объединяет два ускорителя B200 и один 72-ядерный Arm-процессор Grace. А суперускоритель GB200 NVL72, в свою очередь, объединяет в рамках одной стойки сразу 18 1U-узлов с парой GB200 в каждом (плата Bianca, 72 × B200 и 36 × Grace), провязанных шиной NVLink 5. Вся эта система потребляет порядка 120 кВт, оснащена СЖО и единой DC-шиной питания.

NVIDIA GB200

Однако у GB200 NVL72 довольно специфические требования к окружению, поэтому NVIDIA предлагает суперускоритель попроще — GB200 NVL36, который как раз и должен стать наиболее массовым в данной серии. Эта платформа точно так же занимает целую стойку, но использует 2U-узлы с теми же платами Bianca (суммарно 36 × B200 и 18 × Grace), потребляя всего 66 кВт. При этом всё равно подразумевается использование двух стоек GB200 NVL36, объединённых интерконнектом, так что GB200 NVL72 всё равно получается более энергоэффективным решением.

Источник изображения: NVIDIA

Как отмечает SemiAnalysis, GB200 NVL36 также будет доступен в варианте с платами Ariel, имеющими по одному чипу B200 и Grace. Наконец, во II квартале 2025 года появятся системы B200 NVL72 и B200 NVL36 с x86-процессорами (Miranda). Кроме того, NVIDIA представила и отдельные MGX-узлы GB200 NVL2 с парой GB200. В общем, ускорителей B200 компании понадобится много, чтобы наверняка удержать лидерство на рынке.

По словам UDN, GB200 NVL36 будет стоить порядка $1,8 млн, а GB200 NVL72 обойдётся уже в $3 млн. Одиночный GB200 будет стоить $60–$70 тыс., а самый простой ускоритель B100 оценён в $30–$35 тыс. Нужно подчеркнуть, что это оценки сторонних аналитиков. Сама компания официально не раскрывает стоимость своих продуктов. Это устоявшаяся практика на данном рынке, против которой пошла только Intel, публично назвавшая стоимость ИИ-ускорителей Gaudi. Впрочем, ранее глава NVIDIA намекнул, что B200 будет стоить приблизительно $30–$40 тыс.

NVIDIA заявила, что инвестиции в покупку её ускорителей весьма выгодны, передаёт ресурс HPCwire. По словам NVIDIA, компании, строящие огромные ЦОД, получат большую прибыль в течение четырёх-пяти лет их эксплуатации. Заказчики готовы платить миллиарды долларов, чтобы не отстать в ИИ-гонке.

«Каждый доллар, вложенный провайдером облачных услуг в ускорители, вернётся пятью долларами через четыре года», — заявил Иэн Бак (Ian Buck), вице-президент HPC-подразделения NVIDIA на конференции BofA Securities 2024 Global Technology Conference. Он отметил, что использование ускорителей для инференса несёт ещё больше выгоды, позволяя получить уже семь долларов за тот же период.

Как сообщается, инференс ИИ-моделей Llama, Mistral и Gemma становится всё масштабнее. Для удобства NVIDIA упаковывает открытые ИИ-модели в оптимизированные и готовые к запуску контейнеры NIM. Компания отметила, что её новейшие ускорители Blackwell оптимизированы для инференса. Они, в частности, поддерживают типы данных FP4/FP6, что повышает энергоэффективность оборудования при выполнении рабочих нагрузок ИИ с низкой интенсивностью.

Источник изображений: NVIDIA

Провайдеры облачных услуг планируют строительство ЦОД на пару лет вперёд и хотят иметь представление о том, какими будут ускорители в обозримом будущем. Бак отметил, что провайдерам важно знать, как будут выглядеть ЦОД с серверами на базе чипов Blackwell и чем они будут отличаться от дата-центров на Hopper. Скоро на смену Blackwell придут ускорители Rubin. Их выпуск начнётся в 2026 году, так что гиперскейлерам уже можно готовиться к обновлению дата-центров.

Как ожидается, чипы Blackwell, первые партии которых будут поставлены к концу года, будут в дефиците. «С каждым новым технологическим переходом возникает… сочетание проблем спроса и предложения», — отметил Бак. По его словам, операторы ЦОД постепенно отказываются от инфраструктуры на базе CPU, освобождая место под большее количество ускорителей. Ускорители Hopper пока остаются в ЦОД и всё ещё будут основными «рабочими лошадками» для ИИ, но вот решения на базе архитектур Ampere и Volta уже перепродаются.

Microsoft и Google сделали ставку на ИИ и сейчас работают над более функциональными большими языковыми моделями, причём Microsoft (и OpenAI) в значительной степени полагается на ускорители NVIDIA, тогда как Google опирается на TPU собственной разработки для использования в своей ИИ-инфраструктуре. Пока что самая крупная модель насчитывает порядка 1,8 трлн параметров, но по словам Бака, это только начало. В дальнейшем появятся модели с триллионами параметров, вокруг которой будут построены более мелкие и более специализированные модели. Так, свежая GPT-модель (вероятно, речь о GPT-4o) включает 16 отдельных нейросетей.

NVIDIA уже адаптирует свои ускорители к архитектуре Mixture of Experts (MoE, набор экспертов), где процесс обработки запроса пользователя делится между несколькими специализированными «экспертными» нейросетями. GB200 NVL72, по словам Бака, идеально подходит для MoE благодаря множеству ускорителей связанных быстрым интерконнектом, каждый из которых может обрабатывать часть запроса и быстро делится ответом с другими.

NVIDIA сообщила о широкой отраслевой поддержке своей архитектуры нового поколения Blackwell. Эти ускорители, а также чипы Grace легли в основу многочисленных систем для ИИ-фабрик и дата-центров, которые, как ожидается, будут способствовать «следующей промышленной революции».

Источник изображений: NVIDIA

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил о том, что серверы на базе Blackwell выпустят ASRock Rack, ASUS, Gigabyte, Ingrasys, Inventec, Pegatron, QCT, Supermicro, Wistron и Wiwynn. Речь идёт об устройствах разного уровня, рассчитанных на облачные платформы, периферийные вычисления и ЦОД клиентов. «Началась очередная промышленная революция. Компании и целые страны сотрудничают с NVIDIA, чтобы трансформировать традиционные дата-центры общей стоимостью в триллионы долларов в платформы нового типа — фабрики ИИ», — говорит Хуанг.

NVIDIA HGX B200

NVIDIA HGX B100

Для решения ИИ-задач и поддержания других ресурсоёмких приложений будут выпущены серверы с CPU на архитектурах х86 и Arm (изделия Grace) с воздушным и жидкостным охлаждением. Заказчикам будут доступны модели с одним и несколькими ускорителями. В частности, сама NVIDIA предлагает DGX-системы Blackwell, а для сторонних производителей доступны готовые платформы HGX B100 и HGX B200.

Кроме того, компания представила ускоритель GB200 NVL2, т.е. сборку из двух GB200, объединённых NVLink 5. NVIDIA также сообщила о том, что модульная архитектура NVIDIA MGX отныне поддерживает Blackwell, включая и GB200 NVL2. В целом, NVIDIA MGX предлагает свыше 100 различных конфигураций. На сегодняшний день на базе MGX выпущены или находятся в разработке более 90 серверов от более чем 25 партнёров NVIDIA по сравнению с 14 системами от шести партнёров в 2023 году. В составе MGX, в частности, впервые будут использоваться изделия AMD EPYC Turin и чипы Intel Xeon 6 (ранее — Granite Rapids).

Отмечается, что глобальная партнёрская экосистема NVIDIA включает TSMC, а также поставщиков различных компонентов, включая серверные стойки, системы электропитания, решения для охлаждения и пр. В число поставщиков такой продукции входят Amphenol, Asia Vital Components (AVC), Cooler Master, Colder Products Company (CPC), Danfoss, Delta Electronics и Liteon. Серверы нового поколения готовят Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise (HPE) и Lenovo.

В скором времени NVIDIA представит улучшенные ускорители Blackwell Ultra, которые получат более современную HBM3e-память. А уже в следующем году компания покажет решения на архитектуре следующего поколения: ускорители Rubin, процессоры Vera, NVLink 6 с удвоенной пропускной способностью (3,6 Тбайт/с), коммутаторы X1600 и DPU SuperNIC CX9 для сетей 1,6 Тбит/с.