H100 Overgått! Avslører Blackwell B100 – Elon Musks Hemmelighet Bak 1 Million GPU-er
Ytelsesanalyse av Nvidia Blackwell B100: Sammenligning med H100 og A100, evaluering mot Google TPU og Tesla Dojo, samt utsikter for anvendelse i GPT/Grok-modeller
Med lanseringen av Nvidias neste generasjons GPU basert på Blackwell-arkitekturen – B100 – er det satt et nytt milepæl for beregningskraft innen kunstig intelligens. I denne rapporten gjennomgår vi i detalj B100s funksjoner og ytelse, sammenligner den med tidligere generasjoner (H100 og A100) og analyserer dens prestasjon mot konkurrerende akseleratorer som Google TPU og Tesla Dojo. Videre utforsker vi når og med hvilken effekt B100 kan implementeres i store språkmodeller, slik som GPT-serien eller Elon Musks Grok-modell. Rapporten inkluderer også spådommer om etterfølgerarkitekturer, en analyse av Elon Musks planer for en superdatamaskin med 1 million GPU-er, en oppsummering av GPU-bruk i DeepSeek og GPT-serien i Kina, verifisering av GPU-er brukt i Grok-3, potensialet for akselerert anskaffelse av Nvidia GPU-er via DeepSeek, samt en systematisk oversikt over produktprisinformasjon.
Ytelse og Egenskaper til Nvidia Blackwell B100
Nvidia B100 er den neste generasjons GPU for datasentre, basert på Blackwell-arkitekturen, og introduserer et innovativt dual-die-design.
• Dual-die-design:
To brikker fungerer sammen som én GPU gjennom en revolusjonerende pakkeprosess, og integrerer omtrent 208 milliarder transistorer (omtrent 104 milliarder per brikke × 2). Dette betyr at den har 12,8 milliarder flere transistorer enn Hopper-arkitekturen til H100 fra forrige generasjon.
• Avansert produksjonsprosess:
B100 benytter TSMCs 4 nm-prosess (tilpasset 4NP), og de to brikkene er koblet sammen via en ultrasnabb interconnect som gir en chip-til-chip-båndbredde på 10 TB/s.
• Stor minnekapasitet:
Hver B100-GPU er utstyrt med 192 GB HBM3e-minne, med en total båndbredde på 8 TB/s.
B100 demonstrerer enestående KI-beregningskapasitet. Ifølge Nvidia er B100s prosesseringskraft opptil 5 ganger høyere enn H100s. Spesifikt oppnår den 20 petaflops (PFLOPS) i FP8-presisjon – en forbedring på 2,5 ganger sammenlignet med Hopper – og 40 PFLOPS i FP4-presisjon, altså 5 ganger høyere. Dette indikerer et revolusjonerende sprang i ytelsen takket være bruken av redusert presisjonsberegning (FP8, FP4) for å akselerere KI-inferens. Til sammenligning har H100 en FP8-ytelse på omtrent 4 PFLOPS med sparsity aktivert, noe som innebærer at B100 oppnår omtrent 5 ganger H100s kraft i FP8. I tillegg leverer B100 opptil 1,8 PFLOPS for blandede FP16/BF16-beregninger (uten sparsity) og 30 TFLOPS for FP64-beregninger, noe som gir tilstrekkelig ytelse for vitenskapelige beregninger.
Til tross for sin høye ytelse, er B100s energiforbruk balansert med en maksimal TDP på 700W. Takket være disse spesifikasjonene, kan én enkelt B100-GPU laste og behandle KI-modeller med opptil 740 milliarder parametere – langt over kapasiteten til forrige generasjon (H100, som håndterte modeller med titalls milliarder parametere). Dette understreker viktigheten av høy minnekapasitet og bred båndbredde i æraen med ultra-store modeller.
Sammenligning: B100 vs. H100 vs. A100
For å forstå B100s ytelse er det essensielt å sammenligne den med tidligere generasjoner. Nvidia’s Ampere A100 (lansert i 2020) og Hopper H100 (lansert i 2022) var de kraftigste datasenter-GPUene på sin tid.
• A100:
Produsert med 7 nm-prosess, integrerer den omtrent 54 milliarder transistorer og er tilgjengelig med enten 40 GB eller 80 GB HBM2e-minne. Med FP16-tensorberegninger oppnår den 312 TFLOPS (uten sparsity) og leverer 1248 TOPS ved INT8-beregninger. A100 80GB-modellen hadde en lanseringspris på omtrent 15 000–17 000 USD, mens 40GB-versjonen kostet ca. 9 000 USD.
• H100:
Produsert med 4 nm-prosess, inkluderer den over 80 milliarder transistorer og er utstyrt med 80 GB HBM3-minne. Ifølge Nvidia yter H100 4 ganger mer enn A100 basert på MLPerf 3.0-tester. H100 støtter FP8-beregninger via en ny Transformer Engine, med FP16-ytelse på over 900 TFLOPS og FP8-ytelse på omtrent 4 PFLOPS per GPU (med sparsity). Markedsprisen for H100 har økt betraktelig – i noen regioner, for eksempel Japan, kan den koste rundt 5,43 millioner yen (ca. 36 300 USD), mens den i USA gjennomsnittlig ligger på omtrent 30 000 USD. Nvidia’s offisielle H100 PCIe-kort starter på cirka 25 000 USD.
Disse sammenligningene viser at B100 representerer et generasjonsskifte med en ekstraordinær ytelsesøkning sammenlignet med H100. Dersom H100 er 4 ganger raskere enn A100, kan man forvente at B100 tilbyr opptil 10 ganger høyere AI-behandlingskraft enn A100. Spesielt ved beregninger med redusert presisjon (FP8/FP4) viser B100 tydelige fordeler, noe som revolusjonerer trenings- og inferenshastigheten for deep learning-modeller basert på omfattende matriseoperasjoner.
B200 og Andre Varianter
Innen Blackwell-arkitekturen har Nvidia i tillegg til B100 lansert en high-end modell kalt B200.
• B200:
B200 er også basert på dual-die-design og har en struktur lik den til B100, men med høyere klokkehastighet og full aktivering av kjerner, noe som fører til en ytelsesforbedring på opptil 30 %. For eksempel, ved FP4-beregninger, oppnår B100 7 PFLOPS (i dense-modus) mens B200 når rundt 9 PFLOPS; ved FP8 leverer B100 3,5 PFLOPS (dense) mot 4,5 PFLOPS for B200. I en HGX-server med 8 GPU-er oppnår 8 enheter av B100 totalt 56 PFLOPS (FP8) og 112 PFLOPS (FP4), sammenlignet med 8 enheter av B200 som når henholdsvis 72 PFLOPS (FP8) og 144 PFLOPS (FP4). Begge modellene støtter kommunikasjon mellom GPU-er via NVLink 5. generasjon og NVSwitch 4. generasjon med en båndbredde på 1,8 TB/s, noe som maksimerer effektiviteten ved klyngedannelse. Selv om PCIe- eller forbrukermodeller ennå ikke er annonsert, forventes den neste GeForce RTX 50-serien å baseres på Blackwell-arkitekturen, noe som indikerer muligheten for avledede produkter i gaming- og arbeidsstasjonsmarkedet.
Konkurranseanalyse: Google TPU og Tesla Dojo
De viktigste konkurrentene til Nvidia GPU-er innen AI-akselerasjon er Google TPU-serien og den eksklusive Tesla Dojo, som begge er utviklet internt for å optimalisere AI-workloads.
Google TPU (TPU v4 / v5)
Google TPU-er er ASIC-er designet spesielt for å trene deep learning-modeller, ved å benytte store matriseberegningsenheter for å oppnå høy energieffektivitet.
• TPU v4, lansert i 2020, tilbyr opptil 10 ganger bedre ytelse enn forrige generasjon og kan skaleres opp via TPU-pods. Akademiske presentasjoner indikerer at TPU v4 i et sammenlignbart system er 1,2–1,7 ganger raskere enn Nvidia A100, mens den forbruker 1,3–1,9 ganger mindre energi. (Denne sammenligningen er basert på A100; Google har ikke direkte sammenlignet TPU v4 med den nyere H100, lansert i 2022.) Nvidia-CEO Jensen Huang har uttalt at siden H100 er 4 ganger kraftigere enn A100, vil fordelene med TPU v4 forsvinne i H100-æraen.
Ifølge offisielle spesifikasjoner oppnår TPU v4 omtrent 275 TFLOPS per chip i BF16-presisjon, har 32 GB HBM-minne og tilbyr en båndbredde på 1,6 TB/s. Et TPU-pod bestående av over 2048 TPU v4-chips kan nå exaflops-nivå og brukes internt i Google for å trene massive modeller som PaLM.
Tesla Dojo
Tesla Dojo er en skreddersydd superdatamaskin utviklet av Tesla for å akselerere treningen av deres autonome kjøre-AI.
• Kjernen i Dojo er D1-chippen, produsert med en 7nm-prosess, som integrerer 354 treningsnoder (beregningsenheter) og oppnår omtrent 362 TFLOPS i BF16- og CFP8-presisjon, noe som er sammenlignbart med eller litt høyere enn de 312 TFLOPS i FP16 som Nvidia A100 tilbyr.
• Dojo grupperer 25 D1-chips til en “treningsflis” (Tile), der hver flis oppnår ca. 9 PFLOPS i BF16/CFP8. Ved å koble 36 slike fliser i en 6×6-konfigurasjon dannes en rack, og flere racks sammen utgjør Dojo ExaPOD, som ifølge Tesla AI Day 2022 er designet for å nå en teoretisk maksimal ytelse på ca. 1,1 EFLOPS. Tesla har delvis tatt i bruk Dojo siden 2023 for trening av deres Autopilot-nevrale nettverk og planlegger å investere omtrent 1 milliard dollar mellom 2024 og 2025 for å utvide infrastrukturen.
Det er interessant å merke seg at til tross for utviklingen av Dojo, benytter Tesla fortsatt store Nvidia GPU-klynger. I 2021 bygde Tesla en superdatamaskin med 5760 A100-GPUer (720 noder à 8 GPUer), som leverte 1,8 EFLOPS i FP16, og i 2023 ble en massiv klynge med 10 000 H100-GPUer presentert, med en estimert ytelse på ca. 39,5 EFLOPS i FP8. Elon Musk har uttalt at hvis Nvidia kan levere nok GPUer, kan Tesla til og med klare seg uten Dojo, noe som indikerer at tilgjengeligheten av GPUer fortsatt er en flaskehals.
Sett fra et ytelsesperspektiv er D1-chippen i Dojo, selv om den har mindre minnekapasitet og fleksibilitet sammenlignet med tradisjonelle GPUer, ekstremt effektiv for spesialiserte arbeidsbelastninger (f.eks. Teslas autonome visjonsmodeller). Derimot tilbyr Nvidia B100 en bredere anvendbarhet for generelle AI-oppgaver, støttet av et robust CUDA-økosystem, noe som gjør den til det foretrukne valget for de fleste forsknings- og industriprosjekter utenfor Google og Tesla.
Utsikter for Bruk av B100 i GPT- og Grok-Seriene
Introduksjonen av de nyeste GPUene vekker stor interesse for hvordan de vil påvirke utviklingen av store språkmodeller (LLM).
• Bruk i GPT-serien :
GPT-3 (175B), lansert i 2020, er en gigantisk modell med 175 milliarder parametere, trent med omtrent 10 000 Nvidia V100-GPUer. GPT-4, presentert i 2023, ble trent med rundt 25 000 A100-GPUer over en periode på 90–100 dager, noe som tilsvarer omtrent 70 ganger den beregningsmengden som ble brukt for GPT-3. Dette illustrerer den eksponentielle økningen i etterspørselen etter GPUer med hver generasjon.
• Forventninger til GPT-5 og Fremtidige Modeller :
Selv om detaljer ennå ikke er offisielt bekreftet, forventes det at den neste generasjonen vil kreve minst 5 ganger mer beregningskraft enn GPT-4. I et slikt scenario vil Nvidia B100, med opptil 5 ganger ytelsen til A100, utgjøre en stor fordel, og muliggjøre raskere trening med samme antall GPUer, eller støtte enda større modeller innen samme tidsperiode. For eksempel, dersom GPT-4 ble trent med 25 000 A100 over 3 måneder, kunne teoretisk 100 000 B100 oppnå tilsvarende resultater, eller 25 000 B100 kunne brukes til å trene en enda større modell.
xAI Grok-serien og B100
xAI, det av Elon Musk ledede AI-selskapet, ble etablert i 2023 og har utviklet sin egen språkmodell kalt Grok. Den nåværende versjonen, Grok-3, som anses som konkurrent til GPT-4, ble trent ved hjelp av ikke mindre enn 100 000 H100-GPUer i Tesla Dojo-klyngen i Memphis, Tennessee. Beregnet beregningskapasitet for Grok-3 er 10 ganger høyere enn for forrige generasjon, og Musk har uttalt at den er en av «de smarteste AI-ene på jorden». xAI planlegger ytterligere ekspansjon av sin superdatamaskin Colossus, med mål om å nå mellom 200 000 og til slutt 1 million GPUer. Denne skalaen vil ikke bare være den største i verden, men vil også kreve en investering på omtrent 25–30 milliarder USD (omtrent 33–40 billioner KRW). Musk hevder at denne investeringen vil gi en enestående beregningskraft – opptil 5 ganger den som kan oppnås med 200 000 GPUer – og dermed sikre lederskap innen AI-utvikling.
I denne sammenhengen kan innføringen av B100 være avgjørende for xAI. Selv om Grok-3 for tiden er basert på H100, er det sannsynlig at xAI, fra slutten av 2025 og utover, vil adoptere B100 for neste generasjons Grok-modeller når masseproduksjonen av B100 starter. Med B100s imponerende ytelse kan xAI redusere antallet nødvendige GPUer for å oppnå samme eller bedre resultater. For eksempel, dersom en oppgave tidligere krevde 100 000 H100, kan teoretisk 100 000 B100 gi en 5 ganger bedre ytelse, noe som vil gjøre det mulig for xAI, med et cluster på 100 000–200 000 B100, å overgå konkurrenter som OpenAI med hensyn til ytelse.
Det er viktig å merke seg at disse scenarioene avhenger av den faktiske tilgjengeligheten og produksjonstidsplanen for B100. Ifølge Nvidias offisielle veikart forventes en etterfølger til Blackwell-serien (basert på Rubin-arkitekturen) å bli lansert mot slutten av 2025 eller begynnelsen av 2026, noe som betyr at når xAI oppnår sitt mål på 1 million GPUer, vil også nye generasjons GPUer (for eksempel R100 basert på Rubin) kunne vurderes. På kort sikt forventes B100 imidlertid å forbli det mest kraftfulle alternativet og bli et sentralt verktøy for trening av neste generasjons ultra-skalerte AI-modeller, enten det gjelder GPT- eller Grok-serien.
Utsikter for etterfølgeren til Blackwell: Rubin-arkitekturen
Nvidia har tradisjonelt oppdatert sine datasenter-GPU-arkitekturer omtrent hvert annet år (Ampere → Hopper → Blackwell), og det sirkulerer allerede rykter om at neste generasjon vil hete “Rubin”. Dette navnet, som hedrer astronomen Vera Rubin, forventes å bli brukt i fremtidige Nvidia AI-GPUer.
Forventede Egenskaper og Forbedringer med Rubin-arkitekturen
• Finere Produksjonsprosess:
Ifølge medieomtaler vil GPUene i Rubin-generasjonen (provisorisk kalt R100) trolig benytte TSMCs 3nm-prosess (N3), noe som vil gi bedre energieffektivitet og høyere integrasjonsgrad sammenlignet med 4nm-prosessen til B100 Blackwell (4N). Dette er spesielt relevant ettersom B100 allerede har et TDP nær 700W, noe som legger press på kjølesystemer og strømforsyning.
• Avansert Chiplet-design:
Det spekuleres i at Rubin-GPUer vil adoptere et quadruple chiplet-design (4 chiplets) i stedet for B100s dual-die-design, noe som gjør det mulig å integrere en større mengde silisium i én enkelt pakke for å maksimere ytelsen. Nvidia har allerede brukt CoWoS-L emballeringsteknologi i B100 for å kombinere to brikker, og i Rubin forventes denne teknologien å videreutvikles for effektivt å koble sammen fire brikker, noe som øker båndbredden betraktelig.
• Ny Minneteknologi (HBM4):
Rubin-GPUer vil sannsynligvis være de første som integrerer HBM4-minne, i stedet for dagens 6-Hi HBM3(e)-konfigurasjon. Dette vil dramatisk øke både minnekapasiteten og båndbredden. Selv om standarden ennå ikke er fastsatt, forventes det at hver stabel kan tilby over 32 GB med raskere I/O, noe som potensielt gir en total minnekapasitet på over 256 GB per Rubin-GPU og en båndbredde som overstiger 10 TB/s.
• Integrasjon med CPU-en Grace:
Nvidia utvikler for tiden den Arm-baserte datasenter-CPU-en “Grace”, og planlegger å integrere den med GPUene i et kombinert modul (Grace+Rubin, kodeord GR200). Denne integrasjonen vil redusere ventetiden mellom CPU, minne og GPU, og øke båndbredden – noe som er avgjørende for å håndtere de enorme datamengdene som kreves for å trene massive AI-modeller.
• Ytelse og Lansering:
Ifølge analytikeren Mitch Kou forventes den første GPUen basert på Rubin (R100) å gå i masseproduksjon i fjerde kvartal 2025, med leveranser til de første store skyleverandørene tidlig i 2026. Selv om eksakte tall ennå ikke er offentliggjort, forventes en ytelsesforbedring på 2 til 3 ganger sammenlignet med B100. Spesiell oppmerksomhet vil bli viet til å overvinne utfordringer knyttet til strømforbruk og minneflaskehalser, samt å forbedre akseleratordesignet (f.eks. optimalisering av TF32/FP8 og en mer effektiv Transformer Engine 2.0).
Oppsummert forventes Rubin-arkitekturen – takket være en finere produksjonsprosess, et utvidet chiplet-design og avansert minneteknologi – å bane vei for en ny æra innen AI-beregning. Fra 2026 vil disse GPUene bli sentrale for trening av neste generasjons AI-modeller, som GPT-6 eller Grok-5, og levere en beregningskraft som langt overgår dagens standarder.
Analyse av Elon Musks Visjon: Superdatamaskin med 1 Million GPU-er
Som nevnt tidligere i Grok-serien, har Elon Musk offentlig uttrykt sin ambisjon om å bygge en AI-superdatamaskin bestående av 1 million GPU-er. I denne seksjonen analyserer vi konteksten og betydningen av denne visjonen.
Musk sitt selskap, xAI, er i ferd med å bygge en superdatamaskin kalt «Colossus», som allerede har blitt brukt til å trene Grok-3 med 100 000 H100 GPU-er. Planen er å utvide systemet til omtrent 200 000 GPU-er, med det endelige målet å nå 1 million GPU-er – et omfang uten sidestykke. Dette innebærer:
• Beregnet Ytelse:
Med 1 million H100-GPU-er kan man teoretisk oppnå opptil 4 exaflops (EFLOPS) i FP8-beregninger (siden en H100 leverer omtrent 4 PFLOPS i FP8; 1 000 000 × 4 PFLOPS = 4 EFLOPS). Dette er flere ganger den beregningskraften til verdens kraftigste superdatamaskin, Frontier (1,1 EFLOPS i FP64), og representerer et historisk rekordnivå innen AI-beregninger. Selv med B100 eller fremtidige Rubin-GPU-er kan den teoretiske ytelsen nærme seg 10 EFLOPS.
• Kostnader:
Å anskaffe og drifte 1 million GPU-er krever enorme investeringer. Dersom én H100 koster omtrent 25 000 USD, vil 1 million GPU-er koste rundt 25–30 milliarder USD (omtrent 33–40 billioner KRW). Når man legger til infrastruktur, kjølesystemer, personalkostnader og vedlikehold, kan den totale investeringen overstige 50 billioner KRW. Til sammenligning investerer de største datasentrene rundt 10 billioner KRW årlig, noe som understreker at Musks prosjekt er av en helt annen skala.
• Behov og Anvendelse:
Hvorfor trengs så mange GPU-er? Musk argumenterer for at neste generasjon AI må være langt større og mer avansert enn dagens modeller som ChatGPT eller Grok-3, noe som krever en eksponentiell økning i beregningskraft. Han fremhever at de to hovedpilarene for ytelsen til AI-modeller er modellstørrelse (scale) og datamengde (data), og påpeker at høy-kvalitetsdata er i ferd med å bli knapp. For å kompensere for dette må enorme mengder syntetiske eller virkelige data (f.eks. Tesla-autopilotvideoer) benyttes, noe som krever en dramatisk økning i beregningskraft. Derfor er en superdatamaskin med 1 million GPU-er den ideelle løsningen.
• Tekniske Utfordringer:
Å koble sammen 1 million GPU-er i et enkelt klyngeverk utgjør en enorm teknisk utfordring. Distribuerte treningsalgoritmer har så langt blitt testet på titusenvis av noder, men synkronisering og optimalisering av kommunikasjonen mellom 1 million noder er et helt nytt problem. Nvidia har allerede oppnådd tilkobling av hundrevis til tusenvis av GPU-er med NVSwitch og InfiniBand HDR/NDR, men å skalere opp til 1 million krever revolusjonerende løsninger innen nettverkstopologi, programvareoptimalisering og feil-toleranse.
• Sammendrag:
Hvis Elon Musks visjon om en superdatamaskin med 1 million GPU-er blir realisert, vil det bli et historisk megaprojekt som setter en ny standard for AI-beregning. Dette vil gi en enestående infrastrukturfordel over konkurrenter som OpenAI og Google, og fungere som en katalysator for utviklingen av AI-modeller i en helt ny skala. Samtidig vil det kreve enorme investeringer og tekniske utfordringer, i tillegg til geopolitiske risikoer knyttet til forsyningen av avanserte AI-brikker.
DeepSeek og Uformell GPU-anskaffelse i Kina
I Kina, til tross for eksportrestriksjoner fra USA, er det observert at avanserte Nvidia AI-GPU-er (som H100) blir skaffet gjennom alternative kanaler for å utvikle ultra-skalerte AI-modeller. Et fremtredende eksempel er oppstartsselskapet DeepSeek.
Oversikt over DeepSeek og GPU-bruk:
• DeepSeek ble grunnlagt i 2023 som et AI-startup i Kina, og stammer fra et forskningsprosjekt i High-Flyer Hedge Fund, en kinesisk finansinstitusjon. High-Flyer kjøpte proaktivt 10 000 A100-GPU-er i 2021 for algoritmisk handel, og deretter ble DeepSeek etablert for å utvikle bredere AI-modeller.
• I 2024 lanserte DeepSeek sitt ultra-skalerte språkmodell “DeepSeek V3” med 671 milliarder parametere, noe som fikk stor oppmerksomhet. Overraskende nok hevder de å ha trent denne modellen med kun 2048 H800-GPU-er på bare 2 måneder. H800 er en modifisert versjon av H100 med redusert båndbredde for å oppfylle amerikanske eksportbestemmelser, men med samme beregningskraft som et 700W-kort.
• Selv om DeepSeek ikke har spesifisert nøyaktig hvordan de klarte å trene et så stort modell så raskt med et begrenset antall GPU-er, hevder de at de var 11 ganger mer effektive med hensyn til GPU-tid enn treningen av Meta’s Llama3-modell (4050 milliarder parametere). Dette antyder at de muligens har brukt maskinvare med enda høyere ytelse enn det som er offentliggjort.
I januar 2025 rapporterte Bloomberg og andre medier at den amerikanske regjeringen undersøker om DeepSeek ulovlig har anskaffet Nvidia-GPU-er. Det påstås at DeepSeek opprettet et fiktivt selskap i Singapore for å omgå amerikansk kontroll og smugle titusenvis av H100-GPU-er. Nvidias regnskapsdata viser at andelen salg via Singapore økte fra 9 % til 22 % i løpet av to år, noe som kan indikere eksistensen av en slik kanal. Amerikanske myndigheter, inkludert handelsdepartementet og FBI, etterforsker saken, mens Nvidia forklarer økningen med en “bill-to”-effekt ved videresalg i andre regioner.
Uavhengige analyser anslår at DeepSeek eier omtrent 50 000 Hopper-GPU-er, hvorav rundt 10 000 er lovlig anskaffede H800, 10 000 er H100 anskaffet før sanksjonene eller via uformelle kanaler, og resten består av andre modeller som H20, designet for det kinesiske markedet (H20 er en dempet versjon av Hopper, med over 1 million enheter produsert i 2024). Disse GPU-ene deles mellom High-Flyer og DeepSeek og benyttes til alt fra algoritmisk handel til forskning på ultra-skalerte språkmodeller – noe som understreker den intense globale konkurransen om den mest avanserte AI-maskinvaren.
Oversikt over Priser for AI-Hardware (2023–2025, Markedsestimater)
• Nvidia A100 40GB : Ca. 8 000–10 000 USD
• Nvidia A100 80GB : Ca. 15 000–17 000 USD
• Nvidia H100 (80GB, SXM5) : Ca. 25 000–35 000 USD
• Nvidia B100 : Anslått pris mellom 30 000 og 40 000 USD+
• Nvidia B200 : Forventet pris over 40 000 USD
• Google TPU v4 : Ikke solgt som produkt; tilgjengelig via Google Cloud, med en estimert verdi på over 10 000 USD per modul
• Tesla Dojo D1-Chip : Pris ikke offentliggjort (kun for internt bruk hos Tesla)
• Nvidia H800 (for Kina) : Ca. ¥200 000 (estimert pris i Kina, tilsvarende ca. 3,6 millioner KRW, avhengig av valutakurs)
• Nvidia H20 (for Kina) : Anslått pris rundt 10 000 USD
Prisene kan variere etter markedssituasjonen og etterspørselen. Under den nåværende AI-boomen har til og med brukte GPU-er noen ganger oversteget prisene på nye enheter. Det forventes at prisene vil stabilisere seg med masseproduksjonen av B100 i 2025 og inntreden av konkurrenter som AMD og Intel, men for øyeblikket representerer anskaffelse av AI-brikker en betydelig investering for selskaper.
Konklusjon
Nvidia Blackwell B100 fremstår som en ekte revolusjon innen den ekstreme AI-beregningstiden. Med en ytelsesøkning på opptil 5 ganger sammenlignet med H100, samt en økt minnekapasitet og båndbredde, vil B100 bli en kritisk infrastruktur for trening av neste generasjons ultra-skalerte modeller, slik som etterfølgerne til GPT-4. Selv om spesialiserte løsninger som Google TPU og Tesla Dojo eksisterer, gjør Nvidias allsidighet og robuste økosystem at B100s innflytelse sannsynligvis vil forbli uovertruffen på kort sikt.
Førende AI-prosjekter som OpenAIs GPT og xAIs Grok forventes å utvikle seg raskere, i større skala og med høyere intelligens takket være bruken av B100 og fremtidige GPU-er. Spesielt kan Elon Musks visjon om en superdatamaskin med 1 million GPU-er, hvis den blir realisert, eksponentielt løfte AI-ytelseskurven. Samtidig demonstrerer DeepSeek-tilfellet at den globale konkurransen om avansert AI-teknologi og strategier for å omgå handelsrestriksjoner vil intensiveres, noe som vil kreve teknologiske, politiske og strategiske overveielser ved forsyning av AI-semi-leder.
Til syvende og sist vil slagordet “Bedre GPU-er genererer kraftigere AI” være gyldig en god stund. Nvidia Blackwell B100 og dens etterfølger Rubin vil tilby nye muligheter og utfordringer for AI-industrien, og hvordan disse teknologiske fremskrittene utnyttes, vil avgjøre gapet i AI-kapasitet mellom selskaper og nasjoner. Forskere og industrien må nøye følge med på disse hardware-roadmaps og fortsette å innovere innen modellarkitektur og optimalisering for å skape kreative og meningsfulle resultater. Til tross for intens konkurranse håper vi at disse teknologiske fremskrittene fører til enda mer kapable AI-systemer, til gagn for menneskeheten.
#NVIDIA #Blackwell #B100 #H100 #A100
#GPU #AI #KünstlicheIntelligenz #GPT #Grok #DeepSeek #ElonMusk
#TeslaDojo #GoogleTPU #Supercomputer #MillionGPU #AIRevolution
#DeepLearning #MachineLearning #DataCenter #TechNews #ITNews