На конференции GTC 2025 Nvidia планирует совершить очередной прорыв в сфере искусственного интеллекта. Предполагается, что компания анонсирует линейку Blackwell Ultra – усовершенствованную версию существующей архитектуры Blackwell, которую давно ждали. Несмотря на ограниченное количество информации о грядущих ИИ-продуктах Nvidia, стало известно о планах компании по четырёхкратному «улучшению» системы охлаждения серверов ИИ по сравнению с текущими кластерами GB200, что обусловлено высокой производительностью Blackwell Ultra.
Согласно отчёту Taiwan Economic Daily, ИИ-серверы GB300 будут «полностью оборудованы жидкостным охлаждением», что подразумевает отказ от элементов воздушных СО. Тайваньские поставщики комплектующих для СЖО отмечают резкий рост спроса, поскольку Nvidia готовится нарастить производство Blackwell Ultra. По слухам, интерес к новой архитектуре превышает интерес к оригинальной Blackwell. Утверждается, что тепловыделение GB300 значительно превосходит показатели предшественника, что требует более эффективного отвода тепла.
Ожидается, что применение жидкостного охлаждения существенно повлияет на стоимость серверов GB300. Если учесть, что текущая модель GB200 NVL72 оценивается примерно в 3 млн долларов, становится очевидным, что топовая конфигурация GB300 обойдется значительно дороже, что в конечном итоге увеличит прибыль Nvidia. Однако, учитывая вопросы, связанные с производительностью Blackwell, остаётся открытым вопрос, насколько востребованными окажутся серверы GB300 среди покупателей. Учитывая лидирующую роль Nvidia в данной сфере, подобный сценарий кажется весьма вероятным.
По имеющимся сведениям, NVIDIA намерена существенно повысить потребление энергии в своих будущих процессорах Blackwell Ultra B300. Предполагается, что сервер GB300 AI будет потреблять до 1400 Вт, что представляет собой существенный скачок по сравнению с предыдущими моделями, где оно было на уровне 1000 Вт. Благодаря улучшениям в архитектуре, производительность FP4 увеличится примерно в 1,4 раза, а объём памяти возрастёт до 288 ГБ за счёт применения 12-гигабайтных стеков HBM3E.