Nvidia справилась с производственным дефектом в новом поколении чипов Blackwell и рассчитывает вернуться к плановому графику выпуска уже в четвёртом квартале. Об этом в среду на звонке с аналитиками сообщил генеральный директор компании Дженсен Хуанг, хотя подробностей о характере проблемы и способе её устранения не раскрыл.
Что произошло
Сообщения о браке в чипах появились ещё в начале августа и вызвали беспокойство у ИТ-руководителей корпоративного сектора, рассчитывающих на новые ускорители для своей инфраструктуры. Теперь компания заявляет, что проблема решена.
«Мы внесли изменение в маску GPU Blackwell, чтобы повысить выход годных изделий, — заявил Хуанг. — Наращивание производства Blackwell запланировано на четвёртый квартал и продолжится в течение 2026 финансового года. В четвёртом квартале мы ожидаем выручку от Blackwell в несколько миллиардов долларов. Поставки Hopper также вырастут во второй половине 2025 финансового года». Финансовый 2025 год у Nvidia начался 29 января 2024 года.
По словам главы компании, изменение маски полностью завершено и не потребовало никаких функциональных доработок самого чипа. «Мы сейчас рассылаем функциональные образцы Blackwell, Grace Blackwell и различных вариантов систем на их основе, — пояснил Хуанг. — Существует порядка сотни разных типов систем на базе Blackwell, которые демонстрировались на Computex, и мы даём экосистеме партнёров возможность начать их тестирование. Функциональность Blackwell осталась прежней, и мы рассчитываем начать производство в четвёртом квартале».
Хуанг также добавил, что поставки Blackwell на миллиарды долларов начнутся уже в конце текущего года.
Оценка аналитиков
Технологический аналитик Джефф Каган считает, что задержка вряд ли всерьёз скажется на работе корпоративных ИТ-отделов. «Мы уже привыкли к подобным сбоям. К счастью, они не останавливают прогресс и рост, хотя иногда и притормаживают их, — отметил Каган. — В конечном счёте это не долгосрочная проблема, а лишь одна из многих временных трудностей, которые будут решены».
Взгляд Nvidia на будущее ИИ-вычислений
На том же звонке с аналитиками Хуанг поделился видением того, как искусственный интеллект меняет требования к оборудованию и вычислительной инфраструктуре предприятий. По его словам, компании удалось настолько снизить стоимость обучения больших языковых моделей и глубокого обучения, что теперь возможно создавать гигантские модели с мультитриллионными параметрами и предобучать их практически на всём корпусе знаний человечества, позволяя модели самой находить способы понимания языка, кодирования знаний в нейронных сетях и обучения рассуждениям — именно это, по мнению главы Nvidia, и породило революцию генеративного ИИ.
Хуанг также обратил внимание на быстро меняющуюся экономику ИТ-инфраструктуры: при удвоении размера модели требуется более чем вдвое увеличить объём обучающих данных, из-за чего необходимый объём вычислений (флопс) растёт квадратично. «Не будет неожиданностью, если модели следующего поколения потребуют в 10, 20 или 40 раз больше вычислительных мощностей, чем предыдущее, — сказал он. — Нам нужно продолжать значительно наращивать производительность от поколения к поколению, чтобы снижать энергопотребление и стоимость этих вычислений».
Источник: NetworkWorld.