H100 Överträffad! Avslöjar Blackwell B100 – Elon Musks Hemlighet Bakom 1 Miljon GPU-er!
En djupgående prestandaanalys av Nvidia Blackwell B100 – Jämförelse med H100 och A100, samt med konkurrerande Google TPU och Tesla Dojo. Utforska möjligheterna för GPT- och Grok-modellernas implementering!
När Nvidias nästa generations GPU-arkitektur, baserad på Blackwell, – B100 – presenterades, satte den en ny milstolpe inom AI-beräkningskraft. Denna rapport undersöker B100:s prestanda och egenskaper, jämför den med tidigare generationer som H100 och A100, och analyserar hur den står sig mot konkurrerande acceleratorer som Google TPU och Tesla Dojo. Vidare diskuteras potentialen för B100 att användas i stora språkmodeller som GPT-serien samt Elon Musks Grok-modell. Rapporten innehåller även prognoser för uppföljande arkitekturer, en analys av Musks planer på en superdator med 1 miljon GPU-er, samt en genomgång av kinesiska DeepSeek och GPU-användningen i GPT-serien, inklusive prisinformation.
Nvidia Blackwell B100 – Prestanda och Funktioner
Nvidia B100 är en banbrytande datacenter-GPU baserad på Blackwell-arkitekturen med en innovativ dual-die-design. Genom att integrera två chip som arbetar som en enhet har B100 cirka 208 miljarder transistorer (cirka 104 miljarder per chip × 2). Detta är 128 miljarder fler transistorer än den tidigare Hopper-arkitekturen H100. Tillverkningen sker med TSMC:s 4nm process (specialanpassad 4NP) och de två chipen är sammankopplade med en ultrahög snabb interconnect som möjliggör 10 TB/s bandbredd. Varje B100-GPU är utrustad med 192 GB HBM3e-minne med en total bandbredd på 8 TB/s.
Prestandamässigt visar B100 oöverträffad AI-beräkningskraft. Enligt Nvidia är B100:s AI-prestanda upp till 5 gånger högre än H100:s. För att vara mer specifik levererar den 20 petaflops (PFLOPS) i FP8-precision – en förbättring med 2,5 gånger jämfört med Hopper – och 40 PFLOPS i FP4-precision, vilket motsvarar en 5-faldig förbättring. H100:s FP8-prestanda uppgår till cirka 4 PFLOPS (vid användning av sparsity acceleration). Detta innebär att även med FP8 är B100 cirka 5 gånger kraftfullare än H100. Dessutom erbjuder B100 upp till 1,8 PFLOPS i FP16/BF16-blandad precision (utan sparsity) samt 30 TFLOPS i FP64, vilket är tillräckligt för vetenskapliga beräkningar.
Trots sin höga prestanda har B100 en balanserad energiförbrukning med en maximal TDP på 700 W. Tack vare dess höga prestanda och bandbredd kan en enda B100-GPU hantera AI-modeller med upp till 740 miljarder parametrar – en stor överskridning jämfört med tidigare generationers kapacitet, och ett bevis på vikten av ökad minneskapacitet och bandbredd i en era av extremt stora modeller.
Jämförelse: B100 vs H100 vs A100
För att förstå B100:s prestanda är jämförelser med tidigare generationer avgörande. Nvidia:s Ampere A100 (lanserad 2020) och Hopper H100 (lanserad 2022) var datacenter-GPU:er med topprestanda under sina respektive epoker.
• A100: Tillverkad med 7nm-process, integrerar cirka 54 miljarder transistorer och finns med 40 GB eller 80 GB HBM2e-minne. Den levererar 312 TFLOPS för FP16 Tensor-beräkningar (utan sparsity) och 1 248 TOPS för INT8. Priset för A100 80GB-modellen ligger kring $15 000–$17 000, medan 40GB-modellen kostade cirka $9 000.
• H100: Tillverkad med 4nm-process, innehåller över 80 miljarder transistorer och är utrustad med 80 GB HBM3-minne. Enligt Nvidia ger H100 MLPerf 3.0-prestanda som är 4 gånger bättre än A100:s. H100 stödjer FP8-beräkningar via en ny Transformer Engine, med FP16-prestanda på över 900 TFLOPS och FP8-prestanda på cirka 4 PFLOPS per GPU vid sparsity-användning. Marknadspriset för H100 har skjutit i höjden, och i vissa regioner, såsom Japan, har priser uppgått till cirka 5,43 miljoner yen (cirka $36 300), medan USA genomsnittligt ligger runt $30 000. Officiella priser för H100 PCIe-kort börjar från cirka $25 000.
Som jämförelsen visar är B100 en tydlig generationshopp med överlägsen prestanda jämfört med H100. Om H100 är 4 gånger snabbare än A100, kan B100 förväntas erbjuda upp till 10 gånger högre AI-beräkningskraft jämfört med A100. Speciellt i lägre precision (FP8/FP4) är B100:s fördel extra framträdande, vilket revolutionerar träning och inferens av moderna djupinlärningsmodeller baserade på stora matrisoperationer.
B200 och Övriga Varianter
Nvidia presenterade även en toppmodell, B200, tillsammans med B100 inom Blackwell-arkitekturen. B200 har en liknande dual-die-design som B100, men med högre klockfrekvens och fullaktiverade kärnor, vilket resulterar i upp till 30 % förbättrad prestanda. Till exempel uppnår B100 7 PFLOPS (dense) i FP4, medan B200 mäter cirka 9 PFLOPS; liknande förbättringar ses även i FP8 där B200 når cirka 4,5 PFLOPS jämfört med B100:s 3,5 PFLOPS. I en 8-GPU HGX-server ger 8 B100 totalt 56 PFLOPS i FP8 och 112 PFLOPS i FP4, medan 8 B200 ger 72 PFLOPS respektive 144 PFLOPS. Både B100 och B200 stödjer GPU-kommunikation med NVLink generation 5 och NVSwitch generation 4 med en bandbredd på 1,8 TB/s, vilket maximerar effektiviteten i klusterkonfigurationer. Även om inga PCIe- eller konsumentversioner av B100/B200 ännu har diskuterats, finns förväntningar om att nästa generations GeForce RTX 50-serie också kommer att använda Blackwell-arkitekturen, vilket tyder på potentiella derivat även inom gaming och workstation-marknader.
Konkurrensanalys: Google TPU och Tesla Dojo
De främsta konkurrenterna till Nvidia GPU:er inom AI-accelerering är Google TPU-serien och Tesla Dojo, vilka båda är specialutvecklade för AI-arbetsbelastningar.
Google TPU (TPU v4 / v5)
Google TPUs är ASIC:er designade specifikt för djupinlärning.
• TPU v4, lanserad 2020, erbjuder prestanda som är upp till 10 gånger snabbare än tidigare generationer samtidigt som den är skalbar via TPU-poddar. Akademiska presentationer visar att TPU v4 i ett system med samma skala presterar 1,2–1,7 gånger snabbare än Nvidia A100, samtidigt som den drar 1,3–1,9 gånger mindre kraft. Notera att denna jämförelse gäller A100, då Google inte direkt jämförde TPU v4 med den nyare H100. (H100 lanserades 2022, men användes inte vid utarbetandet av TPU v4-dokumentationen). Nvidia CEO Jensen Huang svarade att med H100:s prestanda, som är 4 gånger högre än A100:s, skulle TPU v4:s fördel försvinna i H100-eran.
Enligt officiella specifikationer för TPU v4 uppnår den cirka 275 TFLOPS per chip i BF16-beräkningar, med 32 GB HBM-minne och 1,6 TB/s minnesbandbredd. Ett TPU-podd, bestående av över 2 048 TPU v4-chip, kan prestera på exaflops-nivå och används internt av Google för att träna massiva modeller såsom PaLM.
Tesla Dojo
Tesla Dojo är en skräddarsydd superdator, utvecklad av Tesla för att accelerera träningen av företagets självkörande AI.
• Kärnan i Dojo är D1-chippet, tillverkat med 7nm-process, som integrerar 354 träningsnoder (beräkningsenheter) och levererar cirka 362 TFLOPS i BF16- och CFP8-beräkningar. Detta är jämförbart med Nvidia A100:s FP16-prestanda på 312 TFLOPS. Dojo organiserar 25 D1-chip i en “träningsplatta (Tile)”, där varje tile uppnår cirka 9 PFLOPS i BF16/CFP8. Genom att koppla ihop 36 sådana tiles via ett 6×6-fabric bildas ett rack, och flera rack sätts samman för att bilda Dojo ExaPOD, som enligt Tesla AI Day 2022 har en teoretisk maximal prestanda på cirka 1,1 EFLOPS. Tesla har delvis satt Dojo i drift sedan 2023 för att träna Autopilot-nätverk, och planerar att investera cirka $1 miljard mellan 2024 och 2025 för att utöka anläggningen.
En intressant aspekt är att Tesla, trots utvecklingen av Dojo, fortfarande driver omfattande Nvidia GPU-kluster. Redan 2021 byggde Tesla ett superdatorsystem med 5 760 A100 GPU:er (720 noder med 8 GPU:er vardera), vilket motsvarade 1,8 EFLOPS i FP16. År 2023 presenterade de ytterligare en stor kluster med 10 000 H100 GPU:er, med en beräknad FP8-prestanda på cirka 39,5 EFLOPS. Elon Musk har påstått att om Nvidia kan leverera tillräckligt med GPU:er, kan Tesla möjligen klara sig utan Dojo – vilket antyder att GPU-tillgång fortfarande är en flaskhals i AI-utvecklingen.
Ur prestandasynpunkt verkar D1-chippet i Dojo, trots sina begränsningar i minneskapacitet och flexibilitet jämfört med traditionella GPU:er, vara mycket effektivt för specialiserade arbetsuppgifter, såsom Teslas självkörande vision-modell. Samtidigt erbjuder Nvidia B100 en bredare användbarhet för allmänna AI-arbetsbelastningar, stödd av ett starkt CUDA-ekosystem, vilket gör det till det främsta valet för de flesta forsknings- och industriprojekt utanför Google och Tesla.
GPT- och Grok-seriernas Möjligheter med B100
Intresset för de senaste GPU:erna växer, särskilt vad gäller deras inverkan på utvecklingen av stora språkmodeller (LLM).
• Användning i GPT-serien: GPT-3, lanserad 2020 med 175 miljarder parametrar, tränades med cirka 10 000 V100 GPU:er. GPT-4, som släpptes 2023, tränades med cirka 25 000 A100 GPU:er under en kontinuerlig träningsperiod på 90–100 dagar – vilket motsvarar cirka 70 gånger den beräkningsmängd som användes för GPT-3. Detta visar på den exponentiella ökning i GPU-krav med varje ny generation.
• Förväntningar på GPT-5 och framtida modeller: Även om officiella detaljer saknas, förutspås nästa generation vara minst 5 gånger mer krävande än GPT-4. I detta scenario skulle Nvidia B100, med sin upp till 5 gånger högre prestanda jämfört med A100, vara en enorm fördel – antingen genom att möjliggöra snabbare träning med samma antal GPU:er eller genom att stödja mycket större modeller med samma tidsram. Till exempel, om GPT-4 tränades på 25 000 A100 under 3 månader, kan teoretiskt sett 100 000 B100 uppnå samma resultat, eller 25 000 B100 skulle kunna träna en ännu större modell.
xAI Grok-serien och B100
Elon Musks AI-företag xAI, grundat 2023, har utvecklat en egen språkmodell kallad Grok. Den nuvarande Grok-3-modellen, som bedöms utmana GPT-4-prestanda, tränades med hela 100 000 H100 GPU:er i Tesla Dojo-klustret beläget i Memphis, Tennessee. Grok-3:s beräkningskraft uppskattas vara 10 gånger högre än föregångaren, och Musk hävdade att den är en av “de smartaste AI:erna på jorden”. xAI planerar att utöka sin Colossus-superdator med ambitionen att i framtiden nå 200 000 – så småningom 1 miljon GPU:er. En sådan skala skulle inte bara vara den största i världen utan skulle också medföra en investering på cirka $25–30 miljarder (cirka 33–40 biljoner KRW). Musk menar att genom denna investering kommer de att uppnå en oöverträffad beräkningskraft – upp till 5 gånger mer än med 200 000 GPU:er – och därigenom säkra en ledande position i AI-utvecklingen.
I detta sammanhang kan B100:s introduktion vara en kritisk faktor för xAI. Även om Grok-3 för närvarande baseras på H100, är det sannolikt att xAI vid 2025 års slut, när B100 börjar massproduceras, kommer att implementera B100 i sin nästa generations Grok-modell. Med den starka prestandan hos B100 kan xAI potentiellt ersätta en del av de planerade GPU:erna med färre B100-enheter, vilket ger samma eller ännu bättre prestanda. Om en uppgift tidigare krävde 100 000 H100 kan teoretiskt 100 000 B100 ge en femfaldig prestandaförbättring, vilket skulle kunna leda till att xAI med en klusterstorlek på 100 000–200 000 B100-enheter överträffar konkurrenter som OpenAI ur ett prestandaperspektiv.
Det är dock viktigt att notera att dessa scenarier beror på B100:s faktiska tillgång och produktionsschema. Enligt Nvidias officiella roadmap kan en efterföljande modell i Blackwell-serien (baserad på Rubin-arkitekturen) introduceras i slutet av 2025 till början av 2026. Detta innebär att när xAI uppnår sitt mål med 1 miljon GPU:er, kan även nästa generations GPU:er (exempelvis R100 baserade på Rubin) övervägas. Men på kort sikt, under 2025–2026, kommer B100 sannolikt att vara det mest kraftfulla alternativet, och det kommer att bli en central komponent i träningen av nästa generations massiva AI-modeller, vare sig det gäller GPT- eller Grok-serierna.
Prognoser för Blackwell-uppföljaren: Rubin-arkitekturen
Nvidia har historiskt uppdaterat sina datacenter-GPU-arkitekturer med tvåårsintervaller (Ampere → Hopper → Blackwell), och det ryktas redan om att nästa generation kommer att kallas “Rubin”. Namnet hedrar astronomen Vera Rubin och förväntas användas i Nvidias framtida AI-GPU:er.
Förväntade förbättringar med Rubin-arkitekturen:
• Finare Tillverkningsprocess: Enligt medierapporter kommer Rubin (tillfälligt kallad R100) att använda TSMC:s 3nm-process (N3), vilket ger förbättrad energieffektivitet och högre integrering jämfört med Blackwell B100:s 4nm-process (4N). Detta är särskilt viktigt då B100 redan uppnår en TDP på nära 700W, vilket sätter press på kylning och strömförsörjning.
• Utökad Chiplet-design: Det spekuleras att Rubin-arkitekturen kommer att använda en quad (4) chiplet-design istället för B100:s dual-die, vilket möjliggör en större mängd silikonarea i ett enda paket och därigenom maximal prestanda. Nvidia har redan använt CoWoS-L för att koppla ihop två chip i B100, och i Rubin förväntas denna teknik utvecklas för att effektivt sammankoppla fyra chip med högre bandbredd.
• Ny Minne (HBM4): Den nästa generations minnestekniken HBM4 förväntas tillämpas i Rubin GPU:er. Istället för den nuvarande 6-Hi HBM3(e) kan Rubin utrustas med 8-Hi HBM4-minnestackar, vilket markant ökar både minneskapacitet och bandbredd. Även om standarden ännu inte är fastställd, förväntas varje stack erbjuda över 32 GB kapacitet med snabbare I/O-hastigheter. Detta kan innebära att en Rubin GPU får en total minneskapacitet på 256 GB eller mer, med en bandbredd på över 10 TB/s.
• Integration med Grace CPU: Nvidia utvecklar även en Arm-baserad datacenter-CPU, Grace, och det finns planer på att integrera den med GPU:erna i en Grace+Rubin-modul (kodnamn GR200). Denna integration skulle minska latensen mellan CPU, minne och GPU, samt öka bandbredden, vilket är avgörande för att hantera de enorma datamängder som krävs för träning av massiva AI-modeller.
• Prestanda och Lansering: Enligt analytikern Mitch Kou är den första Rubin-baserade GPU:n (R100) planerad för massproduktion under Q4 2025, med leveranser till de första stora molnleverantörerna under tidigt 2026. Även om exakta siffror inte har offentliggjorts, förväntas prestandaökningen vara 2–3 gånger jämfört med B100. Fokuset ligger dock på att övervinna utmaningar med strömförbrukning och minnesflaskhalsar, och vi förväntar oss också förbättringar inom acceleratorarkitektur (t.ex. optimeringar för TF32/FP8, en effektivare Transformer Engine 2.0).
Sammanfattningsvis förväntas Rubin-arkitekturen, med sin kombination av finare tillverkningsprocess, utökad chiplet-design och avancerad minnesteknik, att öppna en ny era inom AI-beräkningar. Från och med 2026 kommer dessa GPU:er att bli centrala i träningen av nästa generations AI-modeller, såsom GPT-6 eller Grok-5, och erbjuda beräkningskraft långt utöver dagens standarder.
Analys av Elon Musks Vision: Superdator med 1 Miljon GPU-er
Som tidigare nämnts har Elon Musk offentligt uttryckt sin ambition att bygga en AI-superdator med 1 miljon GPU:er. Denna sektion går igenom bakgrunden och innebörden av denna vision.
Musks företag xAI bygger för närvarande en superdator, kallad Colossus, som redan har använts för att träna Grok-3 med 100 000 H100-GPU:er. Planen är att utöka systemet till cirka 200 000 GPU:er, med det slutgiltiga målet att nå 1 miljon GPU:er – en oöverträffad skala. Låt oss bryta ner vad detta innebär:
• Beräkningskraft: Med 1 miljon H100-klassade GPU:er beräknas det vara möjligt att uppnå upp till 4 exaflops (EFLOPS) i FP8-beräkningar (där en H100 ungefär ger 4 PFLOPS i FP8, multiplicerat med 1 000 000). Detta är flera gånger högre än världens starkaste superdator, Frontier (1,1 EFLOPS i FP64), och representerar en rekordhög AI-specifik beräkningskraft. Även med B100 eller kommande Rubin-GPU:er skulle teoretiskt prestandan kunna nå upp mot 10 EFLOPS.
• Kostnad: Att skaffa och driva 1 miljon GPU:er innebär enorma kostnader. Om en H100 kostar cirka $25 000 per enhet, skulle 1 miljon enheter kosta cirka $25–30 miljarder (ungefär 33–40 biljoner KRW). Med ytterligare kostnader för infrastruktur, kylsystem, personal och underhåll kan den totala investeringen överstiga 50 biljoner KRW. Med tanke på att de största datacentren investerar runt 10 biljoner KRW årligen, är Musks projekt ett enastående kapitaltunga initiativ.
• Behov och Användning: Varför behövs så många GPU:er? Musk menar att nästa generations AI måste vara avsevärt större och smartare än dagens ChatGPT eller Grok-3, vilket kräver exponentiellt mer beräkningskraft. Han poängterar att två nyckelfaktorer – modellens skala (scale) och datamängd (data) – är avgörande för AI:s prestanda, och att högkvalitativ data är en bristvara. För att kompensera för detta måste man använda enorma mängder egen genererad syntetisk data eller omfattande realtidsdata (exempelvis från Teslas självkörande videor). Därmed måste beräkningskraften drastiskt ökas, och en superdator med 1 miljon GPU:er skulle vara svaret.
• Tekniska Utmaningar: Att sammankoppla 1 miljon GPU:er i ett kluster innebär stora tekniska utmaningar. Medan nuvarande distribuerade träningsalgoritmer har testats upp till tiotusentals noder, är att synkronisera och optimera kommunikation mellan 1 miljon noder en helt ny utmaning. Nvidia har redan erfarenhet av att hantera hundratals till tusentals GPU:er med NVSwitch och InfiniBand HDR/NDR, men att skala upp till 1 miljon kräver banbrytande lösningar inom nätverkstopologi, mjukvaruoptimering och felförebyggande.
• Sammanfattning: Om Elon Musks vision för en superdator med 1 miljon GPU:er realiseras, skulle det bli ett historiskt megaprojekt som sätter en helt ny standard för AI-beräkningskraft. Detta skulle ge en oöverträffad infrastrukturfördel gentemot konkurrenter som OpenAI och Google. Framgången skulle vara en katalysator för att föda fram AI-modeller i en helt ny skala. Samtidigt måste enorma investeringar och tekniska utmaningar hanteras, liksom globala politiska risker relaterade till avancerade AI-chips.
DeepSeek och Kinas Icke-officiella GPU-Inköp
I Kina har man, trots amerikanska exportrestriktioner, sett att avancerade Nvidia AI-GPU:er (såsom H100) smugglas in via alternativa kanaler för att utveckla extremt stora AI-modeller. Ett exempel är den kinesiska startupen DeepSeek.
Översikt och GPU-Användning i DeepSeek:
• DeepSeek grundades 2023 och började som ett AI-projekt inom det kinesiska finansföretaget High-Flyer Hedge Fund. High-Flyer köpte redan 2021 in 10 000 A100-GPU:er för AI-trading, och baserat på detta spinnade man av DeepSeek för att utveckla bredare AI-modeller.
• 2024 presenterade DeepSeek sin enorma språkmodell DeepSeek V3, med 671 miljarder parametrar, vilket väckte stor uppmärksamhet. Det anmärks att de påstås ha tränat modellen med endast 2 048 H800-GPU:er under 2 månader. H800 är en version av H100 med sänkt bandbredd anpassad för att följa amerikanska exportregler, men har samma beräkningskraft som en 700W-kort.
• Även om DeepSeek inte specificerade hur de lyckades träna en så stor modell med begränsat GPU-inventarium, hävdade de att de var 11 gånger mer effektiva än den GPU-tid som användes för Meta’s Llama3 (4 050 miljarder parametrar), vilket antyder att de eventuellt använde ännu kraftfullare hårdvara bakom kulisserna.
I januari 2025 rapporterade Bloomberg och andra att den amerikanska regeringen undersöker om DeepSeek olagligt importerat Nvidia GPU:er. Det finns anklagelser om att DeepSeek har skapat ett skalbolag i Singapore för att kringgå amerikansk kontroll och smuggla in tiotusentals H100-GPU:er. Nvidias redovisning visar att andelen försäljning via Singapore ökat från 9 % till 22 % på två år, vilket indikerar att en sådan försäljningskanal kan existera. Amerikanska myndigheter, inklusive Department of Commerce och FBI, utreder ärendet, medan Nvidia hävdar att deras försäljningsökning i Singapore beror på “bill-to” effekter för omförsäljning i andra regioner.
Enligt oberoende analyser uppskattas DeepSeek äga cirka 50 000 Hopper-GPU:er, varav cirka 10 000 är lagligt inköpta H800, 10 000 är H100 som införskaffats före restriktioner eller genom inofficiella kanaler, och resten är andra modeller som H20, designade för den kinesiska marknaden (H20 är en nedtonad version av Hopper, med en produktion på över 1 miljon enheter 2024).
DeepSeek använder dessa GPU:er för allt från AI-trading till forskning om massiva språkmodeller, vilket visar den internationella kampen om att säkra tillgång till den senaste AI-hårdvaran.
Prisöversikt för AI-Hårdvara (2023–2025, Uppskattningar)
• Nvidia A100 40GB: ca $8 000–$10 000
• Nvidia A100 80GB: ca $15 000–$17 000
• Nvidia H100 (80GB, SXM5): ca $25 000–$35 000
• Nvidia B100: Beräknad prisnivå $30 000–$40 000+
• Nvidia B200: Förväntat pris $40 000+
• Google TPU v4: Enligt beräkningar, över $10 000 per enhet (vid köp av enskilda moduler)
• Tesla Dojo D1-chip: Prissättning ej offentliggjord (endast internt bruk)
• Nvidia H800 (Kina): ca ￥200 000 (uppskattat pris inom Kina, motsvarande cirka 3,6 miljoner KRW; valutakurs kan variera)
• Nvidia H20 (Kina): Uppskattat pris runt $10 000
Priserna varierar beroende på marknadssituation och efterfrågan. Under AI-boomen har begagnade GPU:er till och med överskridit nypriserna. Även om priserna stabiliseras när B100 lanseras brett under 2025 och konkurrens från AMD och Intel ökar, kvarstår att säkerställandet av AI-chip är en enorm investering för företagen.
Slutsats
Nvidia Blackwell B100 framstår som en spelväxlare i en era av extrem AI-beräkningskraft. Med upp till 5 gånger högre prestanda jämfört med H100 samt förbättrad minneskapacitet och bandbredd, kommer B100 att vara en kritisk infrastruktur för nästa generations AI-modeller, såsom GPT-4 och vidare. Även om specialiserade lösningar som Google TPU och Tesla Dojo existerar, visar den breda användbarheten och det starka ekosystemstödet för Nvidia GPU att B100 sannolikt kommer att dominera marknaden på kort sikt.
Ledande AI-projekt som OpenAI:s GPT och xAI:s Grok förväntas genom användning av B100 och dess efterföljare utveckla modeller snabbare, större och smartare. Elon Musks vision om en superdator med 1 miljon GPU:er, om den blir verklighet, skulle drastiskt lyfta AI-prestandakurvan. Samtidigt visar DeepSeek-fallet att den globala kampen om avancerade AI-chip och strategiska regleringsåtgärder bara kommer att intensifieras.
I grund och botten gäller: “Bättre GPU:er skapar starkare AI” – ett påstående som sannolikt kommer att vara relevant ett bra tag framöver. Nvidia Blackwell B100 och dess efterföljare Rubin erbjuder nya möjligheter och utmaningar för AI-industrin, och hur vi utnyttjar dessa teknologiska framsteg kommer att avgöra framtidens AI-kapacitet både för företag och nationer. AI-forskare och industrin måste följa dessa hårdvaru-roadmaps noggrant, och samtidigt driva innovation inom modellarkitektur och optimering för att generera kreativa och meningsfulla resultat. Trots hård konkurrens hoppas vi att dessa teknologiska framsteg leder till AI-system som gagnar mänskligheten.
#NVIDIA #Blackwell #B100 #H100 #A100
#GPU #AI #ArtificiellIntelligens #GPT #Grok #DeepSeek #ElonMusk
#TeslaDojo #GoogleTPU #Superdator #MiljonGPU #AIrevolution
#Djupinlärning #Maskininlärning #Datacenter #TechNews #ITNyheter
Elon Musk samlade 100 000 Nvidia H100/H200 Blackwell GPU:er på 19 dagar
- Denna artikel beskriver hur Elon Musk och hans team på xAI lyckades sätta upp en superkluster bestående av 100 000 Nvidia H100/H200 Blackwell GPU:er på otroliga 19 dagar.
- eyerys.com
Elon Musks xAI och Oracle bygger revolutionerande AI-superdator
- Denna artikel förklarar hur Elon Musks företag xAI samarbetar med Oracle för att bygga en superdator som kommer att länka samman 100 000 Nvidia H100 GPU:er för att driva nästa versioner av sin AI, Grok.
- cryptopolitan.com
Elon Musk driver xAI:s Colossus-superdator med 100 000 H100 GPU:er
- Denna artikel rapporterar om hur Elon Musk har drivit xAI:s Colossus-superdator med 100 000 Nvidia H100 GPU:er och planerar att utöka antalet till 200 000 genom att lägga till 50 000 H100 och 50 000 H200 GPU:er.
- news.saturnsky.io
Stargate Finansiell Prognos 2025: För att läsa mer om Stargates finansiella analyser och framtida tillväxtmöjligheter, besök deras officiella sida Stargate – Finansiell Prognos.