Blackwell Ultra GB300: การก้าวกระโดดในด้านประสิทธิภาพ
คาดว่าจะจัดส่งในช่วงครึ่งหลังของปี 2025, Blackwell Ultra GB300 แสดงถึงความก้าวหน้าอย่างมากเมื่อเทียบกับผลิตภัณฑ์ก่อนหน้านี้ของ NVIDIA ซูเปอร์ชิปใหม่นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นและแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ของแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่
ระบบ GB300 เป็นขุมพลังที่รวม NVIDIA Blackwell Ultra GPUs 72 ตัว และ NVIDIA Grace CPUs ที่ใช้ Arm 36 ตัว การรวมกันนี้ให้ประสิทธิภาพ FP4 AI ที่น่าประทับใจ 1,400 petaFLOPS หากจะเปรียบเทียบให้เห็นภาพ นั่นคือความสามารถในการประมวลผล FP4 แบบหนาแน่นเพิ่มขึ้น 1.5 เท่า เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง Blackwell B200
หนึ่งในการอัปเกรดที่สำคัญที่สุดใน GB300 คือความจุหน่วยความจำ GPU แต่ละตัวภายในระบบมาพร้อมกับหน่วยความจำ HBM3e ขนาด 288GB ที่น่าทึ่ง ซึ่งรวมแล้วมีหน่วยความจำ GPU มากกว่า 20TB ต่อระบบ การเพิ่มขึ้นอย่างมากของหน่วยความจำนี้ช่วยให้สามารถประมวลผลโมเดล AI และชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นมาก ทำให้สามารถคำนวณที่ซับซ้อนมากขึ้นและได้ความเร็วในการประมวลผลที่เร็วขึ้น
NVIDIA กำลังวางตำแหน่ง Blackwell Ultra AI Factory Platform ให้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นทีละน้อย แทนที่จะเป็นการปฏิวัติ เมื่อเทียบกับชิป Blackwell มาตรฐาน ในขณะที่ชิป Ultra เดี่ยวรักษาการประมวลผล AI 20 petaflops เท่ากับ Blackwell มาตรฐาน แต่ได้รับประโยชน์อย่างมากจากการเพิ่มหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM3e) 50% เพิ่มขึ้นจาก 192GB เป็น 288GB
เมื่อพิจารณาในระดับที่ใหญ่ขึ้น DGX GB300 ‘Superpod’ แบบเต็มสเกลยังคงมี CPU 288 ตัวและ GPU 576 ตัว การตั้งค่านี้ให้การประมวลผล FP4 11.5 exaflops ซึ่งสะท้อนถึงประสิทธิภาพของ Superpod ที่ใช้ Blackwell ดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม มีการเพิ่มหน่วยความจำรวม 25% ซึ่งขณะนี้มีขนาดใหญ่ถึง 300TB การปรับปรุงหน่วยความจำเหล่านี้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ NVIDIA ในการรองรับโมเดลขนาดใหญ่ขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการให้เหตุผลของ AI แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่พลังการประมวลผลดิบเพียงอย่างเดียว
แทนที่จะเปรียบเทียบ Blackwell กับ Blackwell Ultra โดยตรง NVIDIA กำลังแสดงให้เห็นว่าแพลตฟอร์มใหม่ล่าสุดของบริษัทเปรียบเทียบกับชิป H100 ในยุค 2022 อย่างไร ซึ่งยังคงใช้กันอย่างแพร่หลายในเวิร์กโหลด AI บริษัท ยืนยันว่า Blackwell Ultra ให้ประสิทธิภาพการอนุมาน FP4 1.5 เท่าของ H100 อย่างไรก็ตาม ข้อได้เปรียบที่โดดเด่นที่สุดอยู่ที่ความสามารถในการเร่งการให้เหตุผลของ AI
ตัวอย่างเช่น คลัสเตอร์ NVL72 ที่รัน DeepSeek-R1 671B ซึ่งเป็นแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่พิเศษ สามารถสร้างการตอบสนองได้ในเวลาเพียงสิบวินาที นี่เป็นการลดลงอย่างมากจาก 90 วินาทีที่ต้องใช้ในระบบ H100
NVIDIA ให้เครดิตการปรับปรุงที่สำคัญนี้กับการเพิ่มความเร็วในการประมวลผลโทเค็นถึงสิบเท่า Blackwell Ultra สามารถจัดการโทเค็นได้ 1,000 โทเค็นต่อวินาที ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดครั้งสำคัญจาก 100 โทเค็นต่อวินาทีของ H100 ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าในขณะที่ Blackwell Ultra อาจไม่ได้มีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าในทันที แต่ก็มีประสิทธิภาพที่น่าสนใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ยังคงใช้สถาปัตยกรรมรุ่นก่อนหน้า
Vera Rubin Superchip: โปรเซสเซอร์ AI รุ่นต่อไป
นอกเหนือจาก Blackwell Ultra แล้ว NVIDIA ยังมีแผนที่จะเปิดตัว Vera Rubin superchip ในช่วงปลายปี 2026 ชิปนี้ได้รับการตั้งชื่อเพื่อเป็นเกียรติแก่ Vera Rubin นักดาราศาสตร์ผู้มีชื่อเสียง โดยจะรวม CPU (Vera) และ GPU (Rubin) ที่ออกแบบเอง นี่แสดงถึงก้าวสำคัญในความพยายามของ NVIDIA ในการพัฒนาความสามารถในการประมวลผล AI ที่ล้ำสมัย
Vera CPU ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Olympus ของ NVIDIA คาดว่าจะให้ประสิทธิภาพเป็นสองเท่าของ Grace CPUs ในปัจจุบัน ในทางกลับกัน Rubin GPU จะรองรับหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูงถึง 288GB ความจุหน่วยความจำที่มากนี้จะช่วยเพิ่มความสามารถในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงาน AI ที่ซับซ้อน
สถาปัตยกรรม Vera Rubin แสดงการออกแบบ GPU คู่บนดายเดียว การออกแบบที่เป็นนวัตกรรมนี้ช่วยให้ประสิทธิภาพการอนุมาน FP4 ที่น่าทึ่ง 50 petaFLOPS ต่อชิป ส่งเสริมการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดเวลาแฝงในแอปพลิเคชัน AI
Vera CPU ซึ่งเป็นรุ่นต่อจาก Grace CPU ประกอบด้วยคอร์ Arm แบบกำหนดเอง 88 คอร์พร้อมมัลติเธรดพร้อมกัน การกำหนดค่านี้ส่งผลให้มี 176 เธรดต่อซ็อกเก็ต นอกจากนี้ยังมีอินเทอร์เฟซ NVLink core-to-core 1.8TB/s ซึ่งช่วยปรับปรุงความเร็วในการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างส่วนประกอบ CPU และ GPU ได้อย่างมาก
Blackwell Ultra GB300 และ Vera Rubin Superchip แสดงถึงความก้าวหน้าอย่างมากเหนือสถาปัตยกรรมชิปรุ่นก่อนหน้าของ NVIDIA การเพิ่มขึ้น 1.5 เท่าของการประมวลผล FP4 แบบหนาแน่นของ GB300 เหนือ B200 แปลโดยตรงเป็นการประมวลผลเวิร์กโหลด AI ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะช่วยเร่งเวลาการฝึกอบรมและการอนุมาน ซึ่งมีความสำคัญต่อการเร่งการพัฒนา AI
Vera Rubin ที่มีประสิทธิภาพ FP4 50 petaFLOPS ต่อชิป แสดงถึงการก้าวกระโดดครั้งสำคัญ ระดับประสิทธิภาพนี้ช่วยให้สามารถปรับใช้โมเดลและแอปพลิเคชัน AI ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้ ซึ่งเป็นการผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในสาขาปัญญาประดิษฐ์
ไทม์ไลน์การพัฒนาที่ทะเยอทะยานของ NVIDIA พร้อมแผนการเปิดตัวชิป AI รุ่นใหม่ทุกปี ตอกย้ำความมุ่งมั่นในการรักษาตำแหน่งผู้นำในตลาดฮาร์ดแวร์ AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ความมุ่งมั่นของบริษัทในด้านนวัตกรรมนั้นเห็นได้ชัดจากการแสวงหาโซลูชันการประมวลผล AI ที่ทรงพลังและมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง การเปิดตัวซูเปอร์ชิปใหม่เหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงการปรับปรุงทีละน้อยเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการเปิดใช้งานยุคใหม่ของความสามารถ AI
ความก้าวหน้าในด้านความจุหน่วยความจำและความเร็วในการประมวลผลมีความโดดเด่นเป็นพิเศษ ความสามารถในการจัดการโมเดลและชุดข้อมูลขนาดใหญ่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาระบบ AI ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เนื่องจากโมเดล AI ยังคงเติบโตอย่างซับซ้อน ความต้องการฮาร์ดแวร์ที่สามารถก้าวทันจึงมีความสำคัญมากขึ้น การมุ่งเน้นของ NVIDIA ในด้านแบนด์วิดท์หน่วยความจำและความเร็วในการประมวลผลโทเค็นตอบสนองความต้องการนี้โดยตรง
การเปลี่ยนไปเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่เปลี่ยนจากสถาปัตยกรรมเก่า เป็นการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์ของ NVIDIA เป็นการยอมรับว่าไม่ใช่ผู้ใช้ทุกคนที่จะนำฮาร์ดแวร์ล่าสุดมาใช้ในทันที ด้วยการแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญเหนือชิปรุ่นก่อนหน้า NVIDIA จึงให้เหตุผลที่น่าสนใจสำหรับการอัปเกรด
Vera Rubin superchip ที่มี CPU และ GPU ที่ออกแบบเอง แสดงถึงความก้าวหน้าทางสถาปัตยกรรมที่สำคัญ การออกแบบ GPU คู่บนดายเดียวเป็นแนวทางที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่สัญญาว่าจะมอบประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมากและลดเวลาแฝง การออกแบบนี้สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ NVIDIA ในการผลักดันขอบเขตของการออกแบบชิปและเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด
การตั้งชื่อชิปตามชื่อนักดาราศาสตร์ Vera Rubin เป็นการยกย่องผลงานที่ก้าวล้ำของเธอ นอกจากนี้ยังตอกย้ำความมุ่งมั่นของ NVIDIA ในการค้นพบทางวิทยาศาสตร์และนวัตกรรมอย่างละเอียด การมุ่งเน้นของบริษัทในด้าน AI ขยายไปไกลกว่าแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ นอกจากนี้ยังครอบคลุมถึงความก้าวหน้าของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์อีกด้วย
โดยรวมแล้ว การประกาศของ NVIDIA เกี่ยวกับ Blackwell Ultra GB300 และ Vera Rubin superchips ถือเป็นก้าวสำคัญในวิวัฒนาการของฮาร์ดแวร์ AI ชิปใหม่เหล่านี้พร้อมที่จะเร่งการพัฒนาและการปรับใช้ AI ในหลากหลายอุตสาหกรรม ความมุ่งมั่นของบริษัทในด้านนวัตกรรมและไทม์ไลน์การพัฒนาที่รวดเร็วบ่งชี้ว่าเราสามารถคาดหวังความก้าวหน้าที่ก้าวล้ำยิ่งขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การมุ่งเน้นไปที่ทั้งประสิทธิภาพดิบและการเพิ่มประสิทธิภาพทำให้มั่นใจได้ว่าชิปเหล่านี้จะเกี่ยวข้องกับผู้ใช้ในวงกว้าง ตั้งแต่ผู้ที่มีระบบที่ล้ำสมัยไปจนถึงผู้ที่ยังคงใช้สถาปัตยกรรมเก่า อนาคตของฮาร์ดแวร์ AI ดูสดใส และ NVIDIA กำลังวางตำแหน่งตัวเองให้อยู่ในระดับแนวหน้าของสาขาที่น่าตื่นเต้นนี้อย่างชัดเจน หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น ความเร็วในการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น และการออกแบบที่เป็นนวัตกรรมของซูเปอร์ชิปใหม่เหล่านี้จะปูทางไปสู่ความก้าวหน้าครั้งใหม่ในด้านปัญญาประดิษฐ์อย่างไม่ต้องสงสัย ซึ่งส่งผลกระทบต่อภาคส่วนต่างๆ และขับเคลื่อนความก้าวหน้าต่อไปในอีกหลายปีข้างหน้า