ఒక ఆసక్తికరమైన సవరణ: Nvidia తన GPU లెక్కింపును పునరాలోచిస్తోంది
సెమీకండక్టర్ ఆవిష్కరణల అత్యంత కీలకమైన రంగంలో, Nvidia యొక్క GPU టెక్నాలజీ కాన్ఫరెన్స్ (GTC) భవిష్యత్తును ఆవిష్కరించడానికి ఒక ప్రధాన వేదికగా పనిచేస్తుంది. దాని ఇటీవలి సమావేశంలో, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు యాక్సిలరేటెడ్ కంప్యూటింగ్‌లో పురోగతి చుట్టూ ఊహించిన హడావిడి మధ్య, కంపెనీ ఒక సూక్ష్మమైన ఇంకా సంభావ్యంగా లోతైన మార్పును పరిచయం చేసింది - ఇది గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (GPU) ను ప్రాథమికంగా ఎలా నిర్వచిస్తుందో సవరించడం. ఇది కేవలం సాంకేతిక ఫుట్‌నోట్ కాదు; ఇది ముఖ్యంగా Nvidia యొక్క అధునాతన AI పరిష్కారాలను అమలు చేయడానికి అయ్యే వ్యయ నిర్మాణానికి సంబంధించి, గణనీయమైన దిగువ స్థాయి ప్రభావాలతో కూడిన పునః-క్రమాంకనం.
CEO Jensen Huang స్వయంగా GTC వేదిక నుండి ఈ మార్పును నేరుగా ప్రస్తావించారు, వారి అత్యాధునిక Blackwell ఆర్కిటెక్చర్‌కు సంబంధించి మునుపటి పర్యవేక్షణ యొక్క సవరణగా దీనిని రూపొందించారు. ‘నేను పొరపాటు చేసిన విషయాలలో ఒకటి: Blackwell నిజంగా ఒక Blackwell చిప్‌లో రెండు GPUలు,’ అని ఆయన పేర్కొన్నారు. స్పష్టత మరియు స్థిరత్వంపై దృష్టి సారించిన హేతుబద్ధతను సమర్పించారు, ముఖ్యంగా Nvidia యొక్క హై-స్పీడ్ ఇంటర్‌కనెక్ట్ టెక్నాలజీ అయిన NVLinkతో అనుబంధించబడిన నామకరణ సంప్రదాయాలకు సంబంధించి. ‘మేము ఆ ఒక చిప్‌ను GPU అని పిలిచాము మరియు అది తప్పు. దానికి కారణం అది అన్ని NVLink నామకరణాలను గందరగోళానికి గురి చేస్తుంది,’ అని Huang వివరించారు. మోడల్ నంబర్‌లను సరళీకరించడం కొంత తార్కిక చక్కదనాన్ని అందించినప్పటికీ, ఈ పునర్నిర్వచనం కేవలం అర్థశాస్త్రానికి మించి బరువును కలిగి ఉంది.
మార్పు యొక్క ప్రధాన అంశం భౌతిక మాడ్యూల్స్‌ను (ప్రత్యేకంగా, అధిక-పనితీరు గల సర్వర్‌లలో సాధారణమైన SXM ఫార్మ్ ఫ్యాక్టర్) వ్యక్తిగత GPUలుగా లెక్కించడం నుండి ఆ మాడ్యూల్స్‌లోని విభిన్న సిలికాన్ డైలను లెక్కించడానికి మారడంలో ఉంది. పరిభాషలో ఈ చిన్న సర్దుబాటుగా కనిపించేది Nvidia యొక్క AI Enterprise సాఫ్ట్‌వేర్ సూట్‌ను ఉపయోగించుకునే సంస్థలకు ఆర్థిక దృశ్యాన్ని నాటకీయంగా మార్చే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
ఆర్థిక అలల ప్రభావం: AI Enterprise లైసెన్సింగ్‌పై రెట్టింపు అవుతుందా?
Nvidia యొక్క AI Enterprise అనేది AI అప్లికేషన్‌ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను క్రమబద్ధీకరించడానికి రూపొందించబడిన ఒక సమగ్ర సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్. ఇది విస్తృత శ్రేణి సాధనాలు, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు విమర్శనాత్మకంగా, Nvidia Inference Microservices (NIMs) కు ప్రాప్యతను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి AI మోడల్‌లను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన కంటైనర్లు. ఈ శక్తివంతమైన సూట్ కోసం లైసెన్సింగ్ మోడల్ చారిత్రాత్మకంగా అమలు చేయబడిన GPUల సంఖ్యకు నేరుగా ముడిపడి ఉంది. ప్రస్తుత ధరల నిర్మాణాలు ఖర్చును సుమారుగా సంవత్సరానికి ప్రతి GPUకి $4,500 లేదా క్లౌడ్-ఆధారిత రేటు ప్రతి గంటకు ప్రతి GPUకి $1 గా ఉంచుతాయి.
మునుపటి తరం లేదా నిర్దిష్ట Blackwell కాన్ఫిగరేషన్‌లను పరిగణించండి. ఎనిమిది SXM మాడ్యూల్స్‌తో కూడిన Nvidia HGX B200 సర్వర్, ఇక్కడ ప్రతి మాడ్యూల్ అప్పుడు ఒకే Blackwell GPUగా పరిగణించబడే దానిని కలిగి ఉంది, ఎనిమిది AI Enterprise లైసెన్స్‌లు అవసరం అవుతాయి. ఇది వార్షిక సాఫ్ట్‌వేర్ సబ్‌స్క్రిప్షన్ ఖర్చు $36,000 (8 GPUs * $4,500/GPU) లేదా గంటకు క్లౌడ్ ఖర్చు $8 (8 GPUs * $1/GPU/hour) గా అనువదించబడింది.
ఇప్పుడు, HGX B300 NVL16 వంటి సిస్టమ్‌లతో కొత్తగా నిర్వచించబడిన ల్యాండ్‌స్కేప్‌లోకి ప్రవేశించండి. ఈ సిస్టమ్ కూడా ఎనిమిది భౌతిక SXM మాడ్యూల్స్‌ను కలిగి ఉంది. అయితే, సవరించిన నిర్వచనం ప్రకారం, Nvidia ఇప్పుడు ఈ మాడ్యూల్స్‌లోని ప్రతి సిలికాన్ డైను ఒక వ్యక్తిగత GPUగా లెక్కిస్తుంది. ఈ నిర్దిష్ట కాన్ఫిగరేషన్‌లోని ప్రతి మాడ్యూల్ రెండు డైలను కలిగి ఉన్నందున, లైసెన్సింగ్ ప్రయోజనాల కోసం మొత్తం GPU లెక్కింపు సమర్థవంతంగా 16 GPUలకు (8 మాడ్యూల్స్ * 2 డైలు/మాడ్యూల్) రెట్టింపు అవుతుంది.
Nvidia AI Enterprise సూట్ కోసం దాని ప్రస్తుత ప్రతి-GPU ధరల నిర్మాణాన్ని నిర్వహిస్తుందని ఊహిస్తే - కంపెనీ ఇంకా ఖరారు చేయలేదని పేర్కొన్న ఒక పాయింట్ - చిక్కులు స్పష్టంగా ఉన్నాయి. అదే ఎనిమిది-మాడ్యూల్ HGX B300 సిస్టమ్‌కు ఇప్పుడు సంభావ్యంగా 16 లైసెన్స్‌లు అవసరం కావచ్చు, వార్షిక సాఫ్ట్‌వేర్ ఖర్చును $72,000 (16 GPUs * $4,500/GPU) లేదా క్లౌడ్‌లో గంటకు $16 కు పెంచుతుంది. ఇది ‘GPU’ ఎలా లెక్కించబడుతుందనే దానిలో మార్పు నుండి నేరుగా ఉత్పన్నమయ్యే, కనిపించేలా పోల్చదగిన హార్డ్‌వేర్ సాంద్రత కోసం సాఫ్ట్‌వేర్ సబ్‌స్క్రిప్షన్ ఖర్చులో 100% పెరుగుదలను సూచిస్తుంది.
రెండు ఆర్కిటెక్చర్‌ల కథ: గత ప్రకటనలను సరిదిద్దడం
నామకరణంలో ఈ మార్పు Nvidia యొక్క Blackwell ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క మునుపటి వర్ణనలతో ఒక ఆసక్తికరమైన వైరుధ్యాన్ని అందిస్తుంది. Blackwell మొదట ఆవిష్కరించబడినప్పుడు, దాని రూపకల్పనకు సంబంధించి చర్చలు తలెత్తాయి, ఇది ఒకే ప్రాసెసర్ ప్యాకేజీలో కలిసి అనుసంధానించబడిన బహుళ సిలికాన్ ముక్కలను (డైలు) కలిగి ఉంటుంది. ఆ సమయంలో, Nvidia Blackwellను ‘చిప్లెట్’ ఆర్కిటెక్చర్ అనే పదాన్ని ఉపయోగించి వర్ణించడాన్ని చురుకుగా వ్యతిరేకించింది - బహుళ చిన్న, పరస్పరం అనుసంధానించబడిన డైలను ఉపయోగించే డిజైన్‌లకు ఇది ఒక సాధారణ పరిశ్రమ పదం. బదులుగా, కంపెనీ వేరే దృక్పథాన్ని నొక్కి చెప్పింది.
Blackwell లాంచ్ కవరేజ్ సమయంలో నివేదించబడినట్లుగా, Nvidia అది ‘ఒక ఏకీకృత, ఒకే GPUగా పనిచేసే రెండు-రెటికల్ పరిమిత డై ఆర్కిటెక్చర్‌ను’ ఉపయోగించిందని వాదించింది. ఈ పదజాలం రెండు డైల భౌతిక ఉనికి ఉన్నప్పటికీ, అవి ఒక తార్కిక ప్రాసెసింగ్ యూనిట్‌గా సమన్వయంతో పనిచేస్తాయని బలంగా సూచించింది. B300 కాన్ఫిగరేషన్‌కు వర్తించే కొత్త లెక్కింపు పద్ధతి, కనీసం సాఫ్ట్‌వేర్ లైసెన్సింగ్ దృక్కోణం నుండి, ఈ ‘ఏకీకృత, ఒకే GPU’ భావన నుండి వైదొలిగినట్లు కనిపిస్తుంది, డైలను విభిన్న ఎంటిటీలుగా పరిగణిస్తుంది. ఇది ప్రారంభ వివరణ ప్రధానంగా హార్డ్‌వేర్ యొక్క క్రియాత్మక సామర్థ్యంపై దృష్టి సారించిందా లేదా లైసెన్సింగ్‌పై వ్యూహాత్మక దృక్పథం అభివృద్ధి చెందిందా అనే ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.
పనితీరు లాభాలు vs. సంభావ్య వ్యయ పెరుగుదల: B300 ప్రతిపాదనను మూల్యాంకనం చేయడం
HGX B300 కోసం సాఫ్ట్‌వేర్ లైసెన్సింగ్ ఫీజులు దాని పూర్వీకులైన B200తో పోలిస్తే సంభావ్యంగా రెట్టింపు కావడాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకున్నప్పుడు, కొత్త హార్డ్‌వేర్ అందించే పనితీరు మెరుగుదలలను పరిశీలించడం చాలా ముఖ్యం. సంభావ్యంగా రెట్టింపు అయ్యే సాఫ్ట్‌వేర్ ఖర్చులను సమర్థించడానికి B300 రెట్టింపు AI ప్రాసెసింగ్ శక్తిని అందిస్తుందా? స్పెసిఫికేషన్‌లు మరింత సూక్ష్మమైన చిత్రాన్ని సూచిస్తున్నాయి.
HGX B300 మెరుగుదలలను కలిగి ఉంది:
- పెరిగిన మెమరీ సామర్థ్యం: ఇది ప్రతి సిస్టమ్‌కు సుమారుగా 2.3 టెరాబైట్ల హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీ (HBM) ను అందిస్తుంది, ఇది B200లో అందుబాటులో ఉన్న 1.5TBతో పోలిస్తే సుమారు 1.5 రెట్లు గణనీయమైన పెరుగుదల. పెద్ద AI మోడల్స్ మరియు డేటాసెట్‌లను నిర్వహించడానికి ఇది చాలా ముఖ్యం.
- మెరుగైన తక్కువ-ఖచ్చితత్వ పనితీరు: B300 4-బిట్ ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ (FP4) ఖచ్చితత్వాన్ని ఉపయోగించి గణనల కోసం పనితీరులో గుర్తించదగిన పెరుగుదలను ప్రదర్శిస్తుంది. దాని FP4 త్రూపుట్ ప్రతి సిస్టమ్‌కు కేవలం 105 డెన్స్ పెటాఫ్లాప్స్ పైగా చేరుకుంటుంది, ఇది B200 కంటే సుమారు 50% పెరుగుదల. తక్కువ ఖచ్చితత్వం ఆమోదయోగ్యమైన కొన్ని AI ఇన్ఫరెన్స్ పనులకు ఈ త్వరణం ప్రత్యేకంగా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
అయితే, అన్ని వర్క్‌లోడ్‌లలో పనితీరు ప్రయోజనం సార్వత్రికం కాదు. ముఖ్యంగా, అధిక ఖచ్చితత్వ ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ అరిథ్‌మెటిక్ (FP8, FP16, లేదా FP32 వంటివి) అవసరమయ్యే పనుల కోసం, B300 పాత B200 సిస్టమ్ కంటే గణనీయమైన ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ ఆపరేషన్స్ ప్రయోజనాన్ని అందించదు. అనేక సంక్లిష్ట AI శిక్షణ మరియు శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్ పనులు ఈ అధిక ఖచ్చితత్వ ఫార్మాట్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి.
అందువల్ల, B300ను మూల్యాంకనం చేసే సంస్థలు సంక్లిష్టమైన గణనను ఎదుర్కొంటాయి. వారు గణనీయమైన మెమరీ సామర్థ్యాన్ని మరియు FP4 పనితీరులో పెరుగుదలను పొందుతారు, కానీ AI Enterprise సాఫ్ట్‌వేర్ ఖర్చుల సంభావ్య రెట్టింపు వారి నిర్దిష్ట, అధిక-ఖచ్చితత్వ వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం పనితీరులో సంబంధిత రెట్టింపుతో సరిపోలకపోవచ్చు. విలువ ప్రతిపాదన అమలు చేయబడుతున్న AI పనుల స్వభావంపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది.
సాంకేతిక సమర్థన: ఇంటర్‌కనెక్ట్‌లు మరియు స్వాతంత్ర్యం
ఆసక్తికరంగా, ఈ కొత్త డై-కౌంటింగ్ పద్దతి GTCలో ప్రకటించబడిన అన్ని కొత్త Blackwell-ఆధారిత సిస్టమ్‌లలో సార్వత్రికంగా వర్తించదు. ఉదాహరణకు, మరింత శక్తివంతమైన, లిక్విడ్-కూల్డ్ GB300 NVL72 సిస్టమ్‌లు, పాత సంప్రదాయానికి కట్టుబడి ఉంటాయి, లైసెన్సింగ్ ప్రయోజనాల కోసం మొత్తం ప్యాకేజీని (రెండు డైలను కలిగి ఉన్న) ఒకే GPUగా లెక్కిస్తాయి. ఈ వైవిధ్యం ప్రశ్నను లేవనెత్తుతుంది: తేడా ఎందుకు?
Nvidia GPU ప్యాకేజీలలోని ఇంటర్‌కనెక్ట్ టెక్నాలజీలో పాతుకుపోయిన సాంకేతిక హేతుబద్ధతను అందిస్తుంది. Nvidia యొక్క వైస్ ప్రెసిడెంట్ మరియు హైపర్‌స్కేల్ మరియు HPC జనరల్ మేనేజర్ అయిన Ian Buck ప్రకారం, ప్యాకేజీలోని రెండు డైలను నేరుగా అనుసంధానించే కీలకమైన చిప్-టు-చిప్ (C2C) ఇంటర్‌కనెక్ట్ ఉనికి లేదా లేకపోవడంలో వ్యత్యాసం ఉంది.
HGX B300 కాన్ఫిగరేషన్: ఎయిర్-కూల్డ్ HGX B300 సిస్టమ్‌లలో ఉపయోగించే నిర్దిష్ట Blackwell ప్యాకేజీలలో ఈ ప్రత్యక్ష C2C ఇంటర్‌కనెక్ట్ లేదు. Buck వివరించినట్లుగా, ఎయిర్-కూల్డ్ ఛాసిస్ పరిమితులలో విద్యుత్ వినియోగం మరియు థర్మల్ నిర్వహణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఈ డిజైన్ ఎంపిక చేయబడింది. అయితే, పర్యవసానంగా, ఒకే B300 మాడ్యూల్‌లోని రెండు డైలు ఎక్కువ స్వాతంత్ర్యంతో పనిచేస్తాయి. ఒక డై అదే మాడ్యూల్‌లోని ఇతర డైకి భౌతికంగా అనుసంధానించబడిన హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీలో నిల్వ చేయబడిన డేటాను యాక్సెస్ చేయవలసి వస్తే, అది నేరుగా అలా చేయలేదు. బదులుగా, డేటా అభ్యర్థన ప్యాకేజీ వెలుపల ప్రయాణించాలి, బాహ్య NVLink నెట్‌వర్క్‌ను (సర్వర్ మదర్‌బోర్డ్‌లోని NVLink స్విచ్ చిప్ ద్వారా) దాటాలి, ఆపై ఇతర డై యొక్క మెమరీ కంట్రోలర్‌కు తిరిగి వెళ్లాలి. ఈ మార్గాంతరం ఇవి ఒక సాధారణ ప్యాకేజీని పంచుకునే కానీ పూర్తి మెమరీ షేరింగ్ కోసం బాహ్య కమ్యూనికేషన్ మార్గాలు అవసరమయ్యే రెండు క్రియాత్మకంగా విభిన్న ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు అనే భావనను బలపరుస్తుంది. ఈ విభజన, Nvidia వాదిస్తుంది, వాటిని రెండు విభిన్న GPUలుగా లెక్కించడాన్ని సమర్థిస్తుంది.
GB300 NVL72 కాన్ఫిగరేషన్: దీనికి విరుద్ధంగా, అధిక-స్థాయి GB300 సిస్టమ్‌లలో ఉపయోగించే ‘Superchip’ ప్యాకేజీలు హై-స్పీడ్ C2C ఇంటర్‌కనెక్ట్‌ను నిలుపుకుంటాయి. ఈ ప్రత్యక్ష లింక్ ప్యాకేజీలోని రెండు డైలను NVLink స్విచ్ ద్వారా ఆఫ్-ప్యాకేజీ మార్గాంతరం అవసరం లేకుండా చాలా సమర్థవంతంగా మరియు నేరుగా కమ్యూనికేట్ చేయడానికి మరియు మెమరీ వనరులను పంచుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. అవి మరింత సమన్వయంతో పనిచేయగలవు మరియు మెమరీని సజావుగా పంచుకోగలవు కాబట్టి, అవి సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు లైసెన్సింగ్ దృక్కోణం నుండి, Blackwell ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క ప్రారంభ ‘ఏకీకృత’ వివరణతో సమలేఖనం చేస్తూ, ఒకే, ఏకీకృత GPUగా పరిగణించబడతాయి.
ఈ సాంకేతిక వ్యత్యాసం విభిన్న లెక్కింపు పద్ధతులకు తార్కిక ఆధారాన్ని అందిస్తుంది. C2C లింక్ లేకపోవడం వల్ల B300 యొక్క డైలు క్రియాత్మకంగా మరింత వేరు చేయబడ్డాయి, ఇది రెండు-GPU లెక్కింపుకు విశ్వసనీయతను ఇస్తుంది. GB300 యొక్క డైలు గట్టిగా జతచేయబడి ఉంటాయి, ఇది ఒకే-GPU లెక్కింపుకు మద్దతు ఇస్తుంది.
భవిష్యత్తులోకి తొంగిచూడటం: Vera Rubin పూర్వగామిని నిర్దేశిస్తుంది
GB300 ప్రస్తుతం ఒక మినహాయింపును సూచిస్తున్నప్పటికీ, B300 కోసం అనుసరించిన డై-కౌంటింగ్ విధానం Nvidia యొక్క భవిష్యత్తు దిశను సూచిస్తున్నట్లు కనిపిస్తుంది. కంపెనీ ఇప్పటికే దాని తదుపరి తరం ప్లాట్‌ఫారమ్, Vera Rubin అనే కోడ్‌నేమ్‌తో, భవిష్యత్తులో విడుదల చేయడానికి షెడ్యూల్ చేయబడింది, ఈ కొత్త నామకరణాన్ని పూర్తిగా స్వీకరిస్తుందని సంకేతాలు ఇచ్చింది.
నామకరణ సంప్రదాయం స్వయంగా ఒక క్లూను అందిస్తుంది. Rubin ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడిన సిస్టమ్‌లు NVL144 వంటి అధిక సంఖ్యలతో నియమించబడుతున్నాయి. ఈ హోదా మాడ్యూల్స్ కంటే వ్యక్తిగత డైలను లెక్కించడాన్ని బలంగా సూచిస్తుంది. B300 తర్కాన్ని అనుసరించి, ఒక NVL144 సిస్టమ్ బహుశా నిర్దిష్ట సంఖ్యలో మాడ్యూల్స్‌ను కలిగి ఉంటుంది, ప్రతి ఒక్కటి బహుళ డైలను కలిగి ఉంటుంది, లైసెన్సింగ్ మరియు స్పెసిఫికేషన్ ప్రయోజనాల కోసం మొత్తం 144 లెక్కించదగిన GPU డైలకు చేరుకుంటుంది.
ఈ ధోరణి Nvidia యొక్క 2027 చివరి రోడ్‌మ్యాప్‌లో Vera Rubin Ultra ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్ ప్రతి ర్యాక్‌కు ఆశ్చర్యకరమైన 576 GPUలను కలిగి ఉంది. గతంలో విశ్లేషించినట్లుగా, ఈ ఆకట్టుకునే సంఖ్య ర్యాక్‌లో 576 విభిన్న భౌతిక మాడ్యూల్స్‌ను ప్యాక్ చేయడం ద్వారా సాధించబడదు. బదులుగా, ఇది గుణాత్మకంగా వర్తించే కొత్త లెక్కింపు నమూనాను ప్రతిబింబిస్తుంది. ఆర్కిటెక్చర్ బహుశా ప్రతి ర్యాక్‌కు 144 భౌతిక మాడ్యూల్స్‌ను కలిగి ఉంటుంది, కానీ ప్రతి మాడ్యూల్ నాలుగు విభిన్న సిలికాన్ డైలను కలిగి ఉంటుంది. అందువల్ల, 144 మాడ్యూల్స్ ను మాడ్యూల్‌కు 4 డైలతో గుణించడం వల్ల 576 ‘GPUల’ హెడ్‌లైన్ ఫిగర్ వస్తుంది.
ఈ ముందుకు చూసే దృక్పథం B300 యొక్క డై-కౌంటింగ్ పద్ధతి కేవలం నిర్దిష్ట ఎయిర్-కూల్డ్ సిస్టమ్‌ల కోసం తాత్కాలిక సర్దుబాటు కాదని, భవిష్యత్తు తరాలలో Nvidia దాని GPU వనరులను ఎలా పరిమాణీకరించాలని భావిస్తుందో దాని ప్రాథమిక సూత్రం అని సూచిస్తుంది. Nvidia యొక్క పర్యావరణ వ్యవస్థలో పెట్టుబడి పెట్టే కస్టమర్‌లు ఈ మార్పు ప్రమాణంగా మారుతుందని ఊహించాలి.
చెప్పని అంశం: సాఫ్ట్‌వేర్ ఆదాయ మార్గాలను గరిష్టీకరించడమా?
C2C ఇంటర్‌కనెక్ట్‌కు సంబంధించిన సాంకేతిక వివరణ B300 యొక్క విభిన్న GPU లెక్కింపుకు హేతుబద్ధతను అందించినప్పటికీ, సమయం మరియు గణనీయమైన ఆర్థిక చిక్కులు అనివార్యంగా అంతర్లీన వ్యాపార ప్రేరణల గురించి ఊహాగానాలకు దారితీస్తాయి. నామకరణ ‘పొరపాటు’ యొక్క సవరణగా మొదట ప్రదర్శించబడిన ఈ పునర్నిర్వచనం, పునరావృతమయ్యే సాఫ్ట్‌వేర్ ఆదాయాన్ని పెంచడానికి వ్యూహాత్మక పరపతిగా కూడా ఉపయోగపడుతుందా?
Blackwell దాని ‘ఏకీకృత, ఒకే GPU’ సందేశంతో మొదట వివరించబడిన సంవత్సరం నుండి, Nvidia గణనీయమైన ఆదాయ అవకాశాన్ని ఉపయోగించుకోకుండా వదిలివేసినట్లు గుర్తించడం ఆమోదయోగ్యమైనది. AI Enterprise సూట్ Nvidia వ్యాపారంలో పెరుగుతున్న మరియు అధిక-మార్జిన్ భాగాన్ని సూచిస్తుంది. దాని లైసెన్సింగ్‌ను భౌతిక మాడ్యూల్స్ కంటే సిలికాన్ డైల సంఖ్యకు నేరుగా ముడిపెట్టడం, ప్రతి హార్డ్‌వేర్ విస్తరణ నుండి పొందిన సాఫ్ట్‌వేర్ ఆదాయాన్ని గణనీయంగా పెంచడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది, ముఖ్యంగా Vera Rubin Ultra వంటి భవిష్యత్తు ఆర్కిటెక్చర్‌లలో మాడ్యూల్‌కు డైల సంఖ్య సంభావ్యంగా పెరుగుతుంది.
GPU నిర్వచనంలో ఈ మార్పు కొత్త B300 సిస్టమ్‌ల కోసం AI Enterprise లైసెన్సింగ్ ఖర్చులను ప్రత్యేకంగా ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందని అడిగినప్పుడు, Nvidia కొంత అస్పష్టతను కొనసాగించింది. ఆర్థిక వివరాలు ఇంకా పరిశీలనలో ఉన్నాయని కంపెనీ ప్రతినిధి తెలిపారు. ‘B300 కోసం ధరల వివరాలు ఇంకా ఖరారు చేయబడుతున్నాయి మరియు GTC కీనోట్‌లో చూపిన దానికంటే Rubin గురించి పంచుకోవడానికి ప్రస్తుతం ఎలాంటి వివరాలు లేవు,’ అని ప్రతినిధి పేర్కొన్నారు, ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై AI Enterprise కోసం ధరల నిర్మాణాన్ని ఇది కలిగి ఉందని స్పష్టంగా ధృవీకరించారు.
ఖరారు చేయని ధరల కొరత, నిర్దిష్ట హార్డ్‌వేర్ కాన్ఫిగరేషన్‌లపై లెక్కించదగిన GPUల రెట్టింపుతో కలిసి, భవిష్యత్తు AI మౌలిక సదుపాయాల పెట్టుబడులను ప్లాన్ చేసే కస్టమర్‌లకు అనిశ్చితిని సృష్టిస్తుంది. సాంకేతిక సమర్థనలు ఉన్నప్పటికీ, సాఫ్ట్‌వేర్ సబ్‌స్క్రిప్షన్ ఖర్చులలో గణనీయమైన పెరుగుదల సంభావ్యత పెద్దదిగా కనిపిస్తుంది. ఈ మార్పు సెమీకండక్టర్ విలువ గొలుసులో సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క పెరుగుతున్న ప్రాముఖ్యతను మరియు అంతర్లీన సిలికాన్ సంక్లిష్టతతో లైసెన్సింగ్ కొలమానాలను మరింత దగ్గరగా సమలేఖనం చేయడం ద్వారా దాని సమగ్ర AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను మరింత సమర్థవంతంగా మోనటైజ్ చేయడానికి Nvidia యొక్క స్పష్టమైన వ్యూహాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది. సంస్థలు తదుపరి తరం AI సిస్టమ్‌ల కోసం బడ్జెట్ చేస్తున్నప్పుడు, ‘GPU’ యొక్క నిర్వచనం అకస్మాత్తుగా ఒక క్లిష్టమైన, మరియు సంభావ్యంగా చాలా ఖరీదైన, వేరియబుల్‌గా మారింది.