Diese Woche bewirbt Nvidia sein neues Vera-Rubin-Chip-System mit Nachdruck und hat die aktuellsten Leistungsbenchmarks für die Kombination aus GPU und CPU veröffentlicht.
Auf einem ausführlichen technischen Workshop, der letzte Woche in Apples Hauptsitz in Santa Clara in Kalifornien stattfand, stellten Nvidia-Manager einer kleinen Gruppe von Reportern im Detail Verbesserungen dieses Chip-Systems in Bezug auf Leistung und Energieeffizienz vor. Die zentrale Botschaft der Veröffentlichung lautet: Nvidia, das sich seit langem vor allem auf die Herstellung von GPUs konzentriert, positioniert sich zunehmend als Anbieter von CPUs, die KI-Agenten (AI agents) antreiben können.
Obwohl GPUs nach wie vor die wichtigsten Hardwarekomponenten für das Training und den Betrieb von KI-Modellen in Unternehmen sind, steigt mit dem Branchenwechsel hin zu komplexeren, intelligenten Agenten-Systemen auch die Nachfrage nach CPUs. CPUs können dabei Datenflüsse, Netzwerkverbindungen und andere Softwareaufgaben koordinieren. Vielleicht ist das einer der Gründe, warum NVIDIA sich seit jeher aktiv als Anbieter eines kompletten KI-Systems positioniert (und nicht nur als Anbieter von KI-Chips).
Vera Rubin ist die Nachfolgerin des Grace-Blackwell-Misch- Superchip-Systems von NVIDIA und zugleich ein zentraler Bestandteil der jüngsten KI-Industriestrategie des Unternehmens. Seine Design-Idee sieht vor, dass alle zwei GPUs über einen CPU verfügen. In einem Vera-Rubin-NVL-72-Superchip-System sind auf jeweils 72 Rubin-GPUs 36 Vera-CPUs vorgesehen. NVIDIA verkauft die Vera-CPU auch separat. Berichten zufolge habe das Unternehmen chinesischen Kunden mitgeteilt, dass das Produkt frühestens im August auf den Markt kommen könnte.
NVIDIA-Manager betonten, dass sein neues Vera-Rubin-NVL72-Rack – in dem mehrere Chips auf einer einzigen Flüssigkühl-Plattform gestapelt werden – „plug-and-play“ sei, und zwar stärker als bei einigen seiner früheren Produkte. Während eines Besuchs in den Rechenzentrums-Laboren von NVIDIA in Silicon Valley verriet ein NVIDIA-Führungskräfte, dass OpenAI bereits ein Vera-Rubin-Rack im Einsatz hat.
NVIDIAs CEO Jensen Huang nahm letzte Woche nicht an dem in Santa Clara abgehaltenen Seminar teil; er war damals in Japan unterwegs, um dort die neuen Partnerschaften seines Unternehmens mit mehreren japanischen Firmen bekanntzugeben, die gemeinsam KI-Technologien für den Robotik-Bereich entwickeln sollen. Das Briefing des Seminars wurde von Ian Buck, NVIDIAs langjährigem Vice President für beschleunigtes Rechnen und CUDA-Softwarearchitekten, moderiert.
Bark sagte gegenüber Reportern: „Wir erstellen eine Roadmap und arbeiten daran, eine neue Architektur einzuführen – nicht nur GPUs, sondern auch CPUs. Wir werden weiter innovieren, denn in Silicon Valley gilt: Entweder man innoviert oder man geht unter.“
Ein NVIDIA-Sprecher sagte gegenüber WIRED, dass die Konferenz im Briefing-Zentrum für die Führungskräfte von Jensen Huang stattfand. In der Nähe stapelten sich auf mehreren Tischen jede Menge Tüten mit taiwanesischen Snacks – allesamt hatte der CEO kürzlich vom Taipei International Computer Show (Computex, jährlich die große Fachmesse für die Halbleiterindustrie) mitgebracht.
NVIDIA behauptet, dass die Vera-Rubin-NVL72-Systeme die zehnfache Rechenleistung pro Watt bieten wie sein Grace-Blackwell-Superchip. Laut dem Unternehmen ist seine Vera-CPU im Hinblick auf Agenten-KI-Aufgaben schneller als die Konkurrenz von AMD und Intel (wenngleich die Tests, die für diese Benchmarks herangezogen werden, offenbar mit etwas älteren Generationen von Konkurrenz-CPUs durchgeführt wurden). Das neue On-„chip“-Speichersubsystem soll zudem etwa dreimal so viel Speicherbandbreite liefern wie Blackwell. In der aktuellen Situation von knappen Hochbandbreite-Speichern dürfte dies für viele Unternehmen ein besonders attraktives Merkmal sein.
NVIDIA sagt, es habe die Anzahl der Kabel, die in Mehr-Rack-Server-Systemen für die Verbindung von Chips und Racks benötigt werden, erheblich reduziert. Daher vermarktet das Unternehmen die Vera-Rubin-Systeme als „wireless cable computing“ und „hot-plug“. Das bedeutet theoretisch, dass Kunden die Installationszeit pro Rack von mehreren Stunden auf wenige Minuten verkürzen können – auch darauf wurde von Andrew Bell, Senior Vice President für Hardware Engineering, und Buck gemeinsam hingewiesen. Außerdem nutzt das neue Chipsystem zu 100 % Flüssigkühlung: Da Luftkühlung energieintensiver ist, lässt sich so die Energie reduzieren, die für die Kühlung der Chips benötigt wird.
Seit NVIDIA angekündigt hat, dass es im Frühjahr 2025 den Vera-Rubin-Chip veröffentlichen wird, gibt das Unternehmen schrittweise mehr Details über das Chipsystem bekannt und betont zugleich, dass es wie geplant herauskommen soll. Jensen Huang hat mehrfach gesagt, dass Vera Rubin die Serienproduktion beschleunige und in der zweiten Hälfte dieses Jahres ausgeliefert werde. Zu den ersten Kunden gehören Microsoft, OpenAI und Oracle.
Zuvor war berichtet worden, dass NVIDIAs vorherige Blackwell-Chips in den vom Unternehmen kundenspezifisch entwickelten Server-Racks überhitzen würden, sobald sie miteinander verbunden seien. Das habe das Unternehmen zu Designänderungen gezwungen und die Auslieferung verzögert. Daher reagiert NVIDIA besonders sensibel auf jede Andeutung von Verzögerungen.
Das Marketing-Engagement von NVIDIA für Vera Rubin fiel auf den Vorabend der jährlichen Hauptveranstaltung seines Rivalen AMD, bei der AMD-Führungskräfte ihre nächste Generation von KI- und Data-Center-Chips stark bewerben wollten. Am Sonntag veröffentlichte AMD weitere Details zu seinem Helios-KI-Chipgehäuse, das darauf ausgelegt ist, den neuen Produkten von NVIDIA Paroli zu bieten. AMD und NVIDIA liefern sich schon lange ein Wettrennen um mehrjährige Großaufträge für Chips für die KI-Ultra-Scale-Rechenzentren von Meta und Amazon sowie für KI-Labore wie OpenAI, Anthropic und SpaceXAI.
In den vergangenen zwei Jahren hat AMD seinen Anteil am Markt für Data-Center-CPUs deutlich ausgebaut. Das Unternehmen gilt seit langem als Pionier einer modernen Chiparchitektur, die von x86-Prozessoren übernommen wurde – und x86-Prozessoren dominieren bis heute den Großteil der Einnahmen im Bereich Data-Center-CPUs. Im Gegensatz dazu setzt NVIDIA bei seinen Data-Center-CPUs auf ARM – eine Chiparchitektur, die vor allem für ihre Energieeffizienz bekannt ist.
NVIDIA-Manager Bark und Hannah Kuttande, die für das Marketing der CPU-Produkte von NVIDIA zuständig ist, betonten beide, dass der Vera-Rubin-Prozessor auf viele der Chip-Set-Architekturen verzichtet, die bei vielen modernen Prozessoren verwendet werden, und stattdessen auf ein Single-Chip-Design setzt. Kuttande sagte, das Zusammenfügen mehrerer Chipsätze würde „die Speicherbandbreite und den Datentransfer erheblich beeinträchtigen“, während das Single-Chip-Design von Vera Rubin es ermögliche, dass Daten schneller auf einem einzelnen integrierten Schaltkreis übertragen werden.