Blackwell ja sen yli: tekoälylaitteistokiihdytyksen tulevaisuus

NVIDIAn Blackwell on yrityksen uusin GPU-arkkitehtuuri, joka seuraa vuoden 2022 Hopperin (H100) ja vuoden 2020 Amperen (A100) arkkitehtuureja nvidianews.nvidia.com cudocompute.com. Arkkitehtuuri on nimetty matemaatikko David Blackwellin mukaan, mikä jatkaa NVIDIAn perinnettä kunnioittaa laskennan uranuurtajia cudocompute.com. Blackwell-GPU:t edustavat huomattavaa harppausta suorituskyvyssä ja ominaisuuksissa, jotka on suunniteltu vastaamaan tekoälyn (AI) räjähtäviin tarpeisiin suuressa mittakaavassa. NVIDIAn toimitusjohtaja Jensen Huang on nimittänyt Blackwellin AI:n ”uudeksi teollisen vallankumouksen moottoriksi” nvidianews.nvidia.com. Tässä raportissa tarjoamme kattavan katsauksen Blackwellin teknologiaan, sen tuomiin innovaatioihin aiemmista sukupolvista sekä sen merkitykseen suurimittaisessa AI-koulutuksessa ja infernenssissa. Tarkastelemme myös käyttötapauksia eri toimialoilla – massiivisista kielimalleista robotiikkaan ja terveydenhuoltoon – ja vertaamme Blackwellia kilpaileviin AI-kiihdyttimiin AMD:lta, Inteliltä, Googlelta ja johtavilta startupeilta. Lopuksi pohdimme AI-laitteistokiihdytyksen tulevia suuntauksia ja tämän uuden sukupolven AI-sirujen markkinavaikutusta.

Blackwell-arkkitehtuurin tekninen yleiskatsaus

Blackwell-GPU:t perustuvat TSMC:n 4N+ prosessiin, ja niissä on hämmästyttävät 208 miljardia transistoria yhdessä paketissa nvidia.com. Tämä on lähes 2,5× enemmän kuin NVIDIAn aiemmassa Hopper H100:ssa (~80 miljardia) ja tekee Blackwellista maailman tähän mennessä monimutkaisimman sirun cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Tämän mahdollistamiseksi NVIDIA käytti monisirutekniikkaa: kaksi retikkelikokorajoitettua GPU-sirua asetetaan samalle moduulille ja liitetään toisiinsa suurinopeuksisella siru-siru-välisellä linkillä, joka toimii 10 teratavun sekuntinopeudella nvidia.com cudocompute.com. Käytännössä nämä kaksi sirua toimivat kuin yhtenäinen GPU, mahdollistaen Blackwellin skaalaamisen yhä suuremmiksi ydinmääriksi ja paketissa olevan muistin määräksi – kuitenkin valmistusrajoitteiden puitteissa. Jokainen Blackwell-GPU-siru on yhdistetty neljään seuraavan sukupolven HBM3e-muistipinoon (yhteensä 8 pinoa per GPU-moduuli) ja ne tarjoavat jopa 192 GB HBM-muistia huippumalleissa cudocompute.com. Muistiväylän kokonaiskaista yltää jopa ~8 TB/s per GPU (kahden sirun yhdistelmä), mikä on 5× enemmän kuin Hopperin muistikaista cudocompute.com. Tämä valtava muistimäärä ja -kaista mahdollistavat jopa ~740 miljardin parametrin AI-mallien käsittelyn muistissa – noin 6× suurempien mallien kuin Hopperilla cudocompute.com.

Pelkän koon lisäksi Blackwell tuo mukanaan kuusi mullistavaa teknologiaa arkkitehtuuriinsa nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com:

Seuraavan sukupolven GPU-superpiiri: Kuten mainittua, Blackwell on ensimmäinen NVIDIA-GPU, joka on rakennettu kaksisiruisena “superpiirinä.” Tämä suunnittelu mahdollistaa ennennäkemättömän rinnakkaisuuden ja laskentatiheyden yhdessä kiihdyttimessä. Yksi Blackwell-GPU tarjoaa 5× H100:n AI-suorituskyvyn (viisi kertaa Hopper) ansiosta suurempaa skaalautuvuutta ja uusia ytimiä cudocompute.com cudocompute.com. Se tukee paketissa olevaa muistia, joka ylittää aiemmat sukupolvet reilusti (lähes 200 GB per GPU) – kriittistä nykyajan valtaville malleille.
Toisen sukupolven Transformer Engine: Blackwell sisältää parannetun Transformer Enginen (TE), joka nopeuttaa AI-laskentaa, erityisesti Transformer-pohjaisille malleille kuten suuret kielimallit (LLM:t). Uusi TE tuo tuen 4-bittiselle liukulukuformaatille (FP4) ja hienojakoisille ”mikrotensoorien skaalaus”-tekniikoille, joilla tarkkuus säilyy näissä erittäin matalissa tarkkuuksissa nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Käytännössä Blackwell voi kaksinkertaistaa inferenssin tehokkuuden ja mallikoon hyödyntämällä 4-bittisiä painoja/aktivaatioita sopivissa tilanteissa (minimaalisella tarkkuushäviöllä). Blackwell Tensor Cores tuottavat noin 1,5× enemmän AI-FLOPSia kuin aiemmin ja sisältävät erikoiskomponentteja, jotka 2× nopeuttavat Transformerin attention-kerroksia, jotka ovat pullonkaula LLM:issä nvidia.com. Yhdistettynä NVIDIAn ohjelmistoihin (TensorRT-LLM-kääntäjä ja NeMo-kirjastot), tämä tuottaa jopa 25× matalampaa viivettä ja energiankulutusta LLM-inferenssissa verrattuna Hopperia nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Itse asiassa Blackwell voi palvella biljoonan parametrin malleja reaaliajassa – ominaisuus, joka oli aiemmille GPU:ille saavuttamattomissa nvidianews.nvidia.com.
Viidennen sukupolven NVLink-väylä: Jotta skaalautuminen olisi mahdollista yhden jättiläis-GPU:n yli, Blackwell esittelee NVLink 5:n, NVIDIAn uusimman suurinopeuksisen liittymän usean GPU:n yhdistämiseen. NVLink 5 tarjoaa 1,8 TB/s kaksisuuntaista siirtokaistaa per GPU, mikä mahdollistaa jopa 576 GPU:n yhdistämisen yhteen klusteriin nopealla, kaikki-kaikille -kommunikaatiolla nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Esimerkiksi Hopperin NVLink mahdollisti ~18 GPU:ta per palvelin; Blackwellin uusi NVLink Switch -piiri antaa luoda NVL72-domainin 72 GPU:sta, jotka toimivat kuin yhtenä jättiläiskiihdyttimenä nvidia.com nvidia.com. NVLink Switch tarjoaa kokonaiskaistaa 130 TB/s 72 GPU:n laitteistolle nvidia.com. Tämä on välttämätöntä treenattaessa usean biljoonan parametrin AI-malleja, jotka tarvitsevat kymmeniä tai satoja GPU:ita saumattomaan yhteistyöhön ilman tietoliikenteen pullonkauloja. Uusi NVLink tukee myös NVIDIAn SHARP-protokollaa kollektiivisten operaatioiden (kuten all-reduce) siirtämiseksi laitteistolle FP8-tarkkuudella, mikä nostaa usean-GPU-klustereiden tehokkuutta entisestään nvidia.com cudocompute.com.
Käytettävyyden, toimintavarmuuden ja huollettavuuden (RAS) moottori: Koska Blackwell-pohjaiset järjestelmät voivat pyörittää valtaisia AI-kuormia viikkojen tai kuukausien ajan jatkuvasti, NVIDIA on rakentanut mukaan laitteistotason luotettavuutta varten. Jokaisessa GPU:ssa on oma RAS-moottori, joka valvoo tuhansia tietopisteitä vikojen ja suorituskyvyn heikkenemisen varalta nvidia.com nvidia.com. Tämä moottori käyttää tekoälypohjaista ennakoivaa analytiikkaa mahdollisten ongelmien havaitsemiseen ja voi ennakoivasti merkitä komponentit huoltoa varten, mikä minimoi odottamattomat käyttökatkokset. Se tarjoaa yksityiskohtaista diagnostiikkatietoa ja auttaa huollon koordinoinnissa – välttämättömiä ominaisuuksia, kun AI-infrastruktuurit skaalautuvat “AI-tehtaiksi”, joissa on kymmeniä tuhansia GPU:ita datakeskuksissa nvidia.com nvidia.com.
Tietoturvallinen AI-laskenta: Blackwell on ensimmäinen GPU, jossa Confidential Computing ‑ominaisuudet ovat sisäänrakennettuina. Se toteuttaa luotetun suorituksen ympäristön muistinsalauksen ja eristyksen avulla (TEE-I/O), joten arkaluontoisia tietoja ja malleja voidaan käsitellä GPU-muistissa ilman altistumisriskiä nvidia.com. Erityistä on, että Blackwellin salaus aiheuttaa mitättömän pienen suorituskykyhäviön ja tarjoaa lähes normaalin suorituskyvyn nvidia.com. Tämä kiinnostaa erityisesti tietoturvasta riippuvaisia toimialoja, kuten terveydenhuoltoa ja rahoitusta, jotka voivat nyt ajaa AI-kuormia jaettuilla resursseilla varmistaen tietosuojaa nvidianews.nvidia.com. Suojatusta lääketieteellisestä kuvankäsittelystä moniosapuoliseen mallin koulutukseen yksityisillä aineistoilla Blackwell mahdollistaa uusia käyttötapauksia poistaen turvallisuusesteet.
Purkaus- ja data-akseleraatio: Täyttääkseen laskentayksiköidensä tarpeet Blackwell lisää Purkausmoottorin, joka siirtää purkutöitä GPU-laitteistolle nvidia.com nvidia.com. Modernit analytiikkaputket pakkaavat usein datan (esim. LZ4, Snappy), jotta tallennuskapasiteetti ja I/O paranisivat – Blackwell purkaa tiedot läpinäkyvästi rivinopeudella, välttäen CPU:n pullonkaulat. Lisäksi, kun Blackwell yhdistetään NVIDIAn Grace CPU:hun, GPU voi lukea järjestelmämuistia suoraan 900 GB/s nopeudella NVLink-C2C-yhteyden kautta, mahdollistaen valtavien datasettien nopean syötön nvidia.com nvidia.com. Näin kiihdytetään datan käsittelyä mm. ETL-, SQL-analytiikka- ja suosittelujärjestelmäsovelluksissa. NVIDIA odottaa jatkossa yhä suuremman osan kymmenien miljardien dollareiden datankäsittelymarkkinoista siirtyvän GPU-kiihdytettyihin ratkaisuihin nvidianews.nvidia.com.

Suorituskykyvertailut: Edellä kuvattujen innovaatioiden ansiosta Blackwell nostaa suorituskyvyn uudelle tasolle. Yhdessä tarkkuustilassa yksi huippuluokan Blackwell-GPU (B100-malli) tarjoaa noin 5× AI-koulutustehon H100:aan (Hopper) verrattuna ja noin 25× A100 Amperen suorituskyvyn cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Esimerkiksi Blackwell voi saavuttaa jopa 20 PetaFLOPSia AI-laskentaa FP8/FP6-tarkkuudella, kun vastaavat Hopperin arvot ovat noin 8 PFLOPS cudocompute.com. Vielä vaikuttavampaa, FP4:llä saavutetaan 40 PFLOPSia – viisi kertaa Hopperin FP8-taso cudocompute.com. Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että GPT-3:n (175B parametri) inferenssi, joka vei sekunteja H100:lla, toimii Blackwellilla murto-osassa sekunnista. NVIDIA kertoi, että Blackwell mahdollistaa reaaliaikaisen inferenssin jopa 10× suuremmilla malleilla kuin aiemmin oli mahdollista nvidianews.nvidia.com. Ensimmäiset alan vertailut tukevat tätä – MLPerf-inferenssitesteissä uudet Blackwell-GPU:t ylittivät kaikki kilpailijat, kun taas jopa AMD:n tuorein MI300-sarja ylsi vasta NVIDIAn viime sukupolven H100/H200:n suorituskykyyn pienten LLM-mallien kohdalla spectrum.ieee.org. Esimerkiksi yhdessä Llama-70B-vertailussa Blackwell-pohjaiset järjestelmät saavuttivat 30× korkeamman läpimenon kuin yhtä suuri määrä H100-GPU:ita ja samalla kulutti paljon vähemmän energiaa nvidianews.nvidia.com.

On syytä huomata, että näiden hyötyjen saavuttaminen käytännössä riippuu ohjelmiston optimoinnista. NVIDIAn täyden pinon lähestymistapa – CUDA-kirjastoista uuteen TensorRT-LLM -kääntäjään – helpottaa sovelluksia hyödyntämään Blackwellin ominaisuuksia. Esimerkiksi automaattinen tarkkuuden skaalaus Transformer Enginessä antaa käyttäjän hyötyä FP4-nopeutuksista minimaalisilla koodimuutoksilla nvidia.com. Tämä tiivis laitteiston ja ohjelmiston integraatio on NVIDIAn keskeinen etu. Kilpailijat sen sijaan kamppailevat usein ohjelmistojen kypsyyden kanssa; alan analyytikot huomauttavat, että vaikka AMD:n MI300-laitteisto ”ottaa kiinni” Nvidiaa, sen ohjelmistoekosysteemi on silti jäljessä CUDA:n helppokäyttöisyydessä ja optimoinnissa research.aimultiple.com research.aimultiple.com.

Innovaatioita verrattuna Hopperiin ja Ampereen

Blackwell tuo mukanaan useita suuria arkkitehtonisia edistysaskeleita verrattuna NVIDIAn aiempiin GPU-sukupolviin:

Multi-Chip Module (MCM) -rakenne: Hopper (H100) ja Ampere (A100) olivat yksikiteisiä näytönohjaimia yhdellä piirillä. Blackwell on NVIDIAn ensimmäinen kokeilu MCM-GPU:ssa – käytännössä kaksi näytönohjainta yhdessä. Tämä tuo valtavasti suuremmat transistorimäärät (208 miljardia vs. 80 miljardia) ja muistimäärät (jopa 192 GB vs 80 GB) cudocompute.com cudocompute.com. Kilpailijat, kuten AMD, toivat MCM-näytönohjaimet MI200/MI300-sarjassa, mutta NVIDIAn toteutus yhdistää kaksipiirisen ratkaisun yhdeksi näytönohjaimen osoiteavaruudeksi cudocompute.com, mikä helpottaa ohjelmoijien työtä. MCM-rakenne parantaa myös valmistussaantoa (pienempiä siruja on helpompi valmistaa) ja skaalautuvuutta tulevaisuuden suunnitelmissa.
Parannetut Tensor-ytimet & FP4-tarkkuus: Ampere toi ensimmäisenä Tensor-ytimet, Hopper lisäsi FP8-tuen ensimmäisen polven Transformer Enginen kautta, mutta Blackwell nostaa panoksia tarjoamalla natiivin 4-bittisen tarkkuuden nvidia.com. Mukana on ”Ultra” Tensor Core -ytimiä, jotka tukevat FP4-matriisilaskuja ja uusia mikroskaalausalgoritmeja tarkkuuden ylläpitoon 4-bittisenä nvidia.com. Tämä on merkittävää, koska monet tekoälyinfrenssitehtävät sietävät matalampaa tarkkuutta, joten FP4 voi tuplata suorituskyvyn FP8:een verrattuna. Blackwellin Tensor Core -ytimet on myös viritetty paremmin harvuutta ja Transformer-malleille tyypillisiä huomiointikuvioita varten, kun taas Ampere/Hopper olivat yleiskäyttöisempiä. Tuloksena on merkittävä harppaus Transformer-mallien suorituksessa (2× nopeampi huomiointi Blackwellissa) nvidia.com.
Muisti ja väylät: Blackwell käyttää HBM3e-muistia, jossa on suurempi kapasiteetti ja kaistanleveys. Hopperin H100:ssa oli 80 GB HBM (3 TB/s); Blackwell B100 tarjoaa jopa noin 192 GB HBM-muistia ja ~8 TB/s nopeuden cudocompute.com. Lisäksi Blackwellin NVLink 5 parantaa huomattavasti monen GPU:n skaalautumista, kuten aiemmin mainittiin. Hopper pystyi yhdistämään suoraan vain 8 GPU:ta yhdessä nodessa (n. 0,6 TB/s väylä per GPU); Blackwell voi yhdistää 72 tai enemmän huomattavasti nopeammilla väylillä nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Tämä ratkaisee nykypäivän hajautetun koulutuksen skaalausvaatimuksia useille kymmenille GPU:ille, vähentäen viestintäviiveitä.
Luottamuksellinen laskenta ja RAS: Aiemmissa arkkitehtuureissa oli vain rajoitettuja turvaominaisuuksia (esim. Hopper toi salatun VM-eristyksen usean GPU-instanssin osioinnille). Blackwell on ensimmäinen, jossa on täysi GPU-tason luottamuksellinen laskenta, eli datan salaus käytön aikana nvidia.com. Se on myös ensimmäinen NVIDIAn GPU, jossa on oma RAS-ydin ennakoivaan ylläpitoon nvidia.com. Nämä ominaisuudet osoittavat GPU-teknologian kypsymistä liiketoimintakriittisiin yritys- ja pilviympäristöihin, joissa käytettävyys ja tietosuoja ovat yhtä tärkeitä kuin raaka suorituskyky. Ampere ja Hopper eivät tarjonneet yhtä vahvaa sisäänrakennettua telemetriaa ja salausratkaisuja tekoälytyökuormille.
Uudet datankäsittelymoottorit: Blackwellin pakkauksenpurkulaitteisto on uusi lisä – aiemmat näytönohjaimet jättivät datan lataamisen CPU:iden tai DPU:iden vastuulle. Kiihdyttämällä tehtäviä kuten JSON-jäsennys tai pakatun datan purku suoraan GPU:lla, Blackwell nopeuttaa datan läpimenoa päästä päähän, ei vain neuroverkkomatematiikkaa nvidia.com. Tämä kuvastaa GPU:n roolin laajenemista: pelkästä ML-matematiikan kiihdyttimestä yleisemmäksi datakäsittelyn työhevoseksi analyytiikkaan ja ETL:ään. Se on osoitus alan kehityksestä, jossa tekoäly ja big data -analytiikka lähentyvät toisiaan.

Yhteenvetona Blackwellin parannukset Hopperiin/Ampereen nähden näkyvät viidessä keskeisessä ulottuvuudessa: (1) Laskentateho (enemmän TFLOPS:ia suuremman skaalan ja FP4:n ansiosta), (2) Muisti (enemmän kapasiteettia/kaistanleveyttä), (3) Yhdistettävyys (NVLink-klusterit), (4) Kestävyys/Tietoturva (RAS-ydin, salaus), ja (5) Datankäsittely (pakkausmoottorit). Nämä parannukset tekevät Blackwellista huomattavasti paremman työkalun suuriin tekoälyprojekteihin kuin edeltäjänsä.

Suurimittaisten tekoälykoulutusten ja -infrenssin vaatimusten täyttäminen

Nykyaikaiset huipputason tekoälymallit – olipa kyse sitten useiden miljardien parametrien kielimalleista, monimutkaisista Vision Transformer -malleista tai suositusjärjestelmistä, jotka käsittelevät petatavujen edestä dataa – vaativat valtavasti laskentaa ja muistia. Blackwell on suunniteltu erityisesti vastaamaan näihin haasteisiin:

Ennennäkemätön malliskaala: Kuten todettu, yksi Blackwell-GPU voi käsitellä muistissaan jopa 0,5–0,7 biljoonan parametrin malleja cudocompute.com. Jos tämä ei riitä, Blackwell-pohjaiset järjestelmät skaalautuvat satoihin GPU:ihin nopeiden väylien avulla, mahdollistaen jopa kymmenien biljoonien parametrien mallien koulutuksen jakamalla parametrien osat GPU:iden kesken nvidianews.nvidia.com nvidia.com. Esimerkiksi NVIDIAn DGX SuperPOD Blackwellilla yhdistää 576 GPU:ta, tarjoten noin 1,4 ExaFLOPS:ia tekoälysuorituskykyä ja 30 TB yhtenäistä HBM-muistia nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Tämä mahdollistaa esimerkiksi GPT-4:n ja sitä laajempien mallien kehittämisen, joissa parametrit voivat olla biljoonaluokassa. Yhtä kuin Blackwell ratkaisee skaalausongelman raalla voimalla – isommat sirut ja enemmän kytkettyjä GPU:ita saumattomasti yhdessä.
Korkeampi läpimenokyky ja matalampi viive: Tekoälyn infrenssissä, erityisesti interaktiivisissa sovelluksissa (chatbotit, reaaliaikainen näkölaskenta, jne.), viive ja kustannukset ovat ratkaisevia. Blackwellin transformer-optimoidut ja FP4-tarkkuuden ominaisuudet tarjoavat suoraan parempaa infrenssitehokkuutta, jopa 25× pienempi viive ja energian kulutus kyselyä kohden LLM:ille edelliseen sukupolveen verrattuna nvidianews.nvidia.com. Käytännössä tämä voi tarkoittaa, että yhden biljoonan parametrin mallin infrenssi, joka ennen vaati suuren GPU-klusterin, onnistuu nyt pienemmällä Blackwell-klusterilla nopeammin ja halvemmalla. OpenAI:n ja Metan kaltaiset yritykset aikovat käyttää Blackwellia LLM-mallien skaalaamiseen käyttäjille, missä jokainen kustannusleikkaus per infrenssi on merkittävä nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com.
Koulutustehokkuus ja kustannukset: Huipputason mallin koulutus voi maksaa kymmeniä miljoonia dollareita laskentatehossa. Blackwell pyrkii vähentämään tätä nopeuttamalla koulutusaikoja ja parantamalla solmujen hyödyntämistä. Yhdistelmä enemmän FLOPSia ja parempaa verkotusta tarkoittaa, että tietyn kokoinen Blackwell-GPU:n klusteri voi kouluttaa mallin murto-osassa aiemmasta ajasta (tai vaihtoehtoisesti saavuttaa paremman tarkkuuden samassa ajassa). NVIDIA väittää, että suurien LLM-mallien koulutus Blackwellilla vie jopa 25× vähemmän energiaa kuin Hopperilla nvidianews.nvidia.com. Tämä johtuu paitsi laiteparannuksista, myös ohjelmistoinnovaatioista (esim. Blackwell-yhteensopivat kääntäjät ja sekatarkkuusmenetelmät). Nopeammat koulutussyklit mahdollistavat mallien kehityksen nopeamman iteroinnin – suuri etu tekoälytutkimuksen vauhdille.
Muistikapasiteetti suuriin erä- ja datamääriin: Blackwellin laajentunut muisti helpottaa sekä koulutusta että infrenssiä. Koulutuksessa se mahdollistaa suuremmat eräkoot tai pidemmät sekvenssit, mikä parantaa koulutustehokkuutta ja mallin laatua. Infrenssissä se mahdollistaa kokonaisten mallien tai pitkien kontekstien (tärkeää LLM-malleille) välimuistin tallentamisen yhdelle GPU:lle ilman hitaita CPU-muistinvaihtoja. Lisäksi Grace-prosessoriliitännällä (900 GB/s) Blackwell-GPU voi purkaa lisää dataa CPU-muistille ilman merkittävää viivettä nvidia.com. Tämä luo tehokkaan muistihierarkian, jossa GPU ja CPU voivat jakaa koherenttia muistia – hyödyllistä esimerkiksi jättimäisissä suositusjärjestelmä- tai graafianalyysitehtävissä, joissa työdata ylittää GPU-muistin määrän.
Jatkuva luotettavuus: Yritys- ja pilviympäristöissä tekoälytyökuormat pyörivät usein jatkuvina palveluina. Blackwellin luotettavuusominaisuudet (RAS-ydin) mahdollistavat tällaisten pitkäkestoisten työkuormien pyörittämisen minimaalisin keskeytyksin, tunnistaen automaattisesti esimerkiksi muistivirheet, linkkihäiriöt tai lämpötilaongelmat ja hälyttäen operaattorit nvidia.com nvidia.com. Tämä vastaa todellista tarvetta: kun yritykset viemään tekoälyä tuotantoon (esim. suositussisällöt livenä, automaattiset teollisuusrobotit), niiden on voitava luottaa laitteistoon yhtä paljon kuin perinteiseen IT-infrastruktuuriin. Blackwellissa tähän on panostettu tuomalla mukaan niitä luotettavuuspiirteitä, joita aiemmin nähtiin vain kriittisissä prosessoreissa ja palvelimissa.

Yhteenvetona Blackwell tähtää suoraan “tekoälytehtaiden” – suurimittaisten tekoälyinfrastruktuurien, jotka pyörittävät kaikkea tutkimuslaitoksista pilvipalveluihin – tarpeisiin nvidianews.nvidia.com. Se tarjoaa tarvittavan skaalan, nopeuden, tehokkuuden ja luotettavuuden tekoälymallien ja datamäärien kasvaessa eksponentiaalisesti.

Käyttötapaukset ja sovellukset eri toimialoilla

NVIDIAn Blackwell ei ole kyse vain vertailulukujen rikkomisesta – se on suunniteltu avaamaan uusia tekoälyn sovelluskohteita useilla eri aloilla. Tässä tarkastelemme, miten Blackwell-GPU:t ovat valmiita vaikuttamaan useisiin keskeisiin osa-alueisiin:

Generatiivinen tekoäly ja suuret kielimallit (LLM:t)

Generatiivisen tekoälyn nousu (GPT-3, GPT-4 jne.) on yksi Blackwellin kehityksen tärkeimmistä ajureista. Blackwell-GPU:t ovat huippuluokkaa sekä suurten kielimallien koulutuksessa että käyttöönotossa:

Jättimäisten mallien koulutus: Tutkimuslaitokset ja yritykset kuten OpenAI, Google DeepMind ja Meta kouluttavat yhä suurempia kielimalleja. Blackwell mahdollistaa koulutukset, jotka olivat aiemmin epäkäytännöllisiä. Sen monen GPU:n skaalautuvuuden ja nopeamman läpimenon ansiosta on mahdollista kouluttaa biljoonien parametrien malleja tai yli 100 miljardin parametrin malleja huomattavasti lyhyemmässä ajassa. Esimerkiksi, Metan toimitusjohtaja mainitsi, että he “odottavat innolla NVIDIAn Blackwellin käyttämistä [heidän] avoimen lähdekoodin Llama-mallien koulutuksessa ja seuraavan sukupolven Meta AI:n rakentamisessa” nvidianews.nvidia.com. Nopeampi iterointisykli mahdollistaa enemmän kokeiluja ja mahdollisesti läpimurtoja mallien kyvykkyyksissä. Lisäksi Blackwellin Transformer Engine on hienosäädetty transformer-tyyppisille verkoille, mikä voi johtaa parempaan laitteiston hyödyntämiseen ja pienempään kustannukseen tavoitetarkkuuden saavuttamiseksi.
LLM-pohjaisten palveluiden skaalaus: Kielimallipohjaisen palvelun käyttöönotto (kuten chatbot, joka palvelee miljoonia käyttäjiä) on erittäin laskentatehoa vaativaa. Blackwell vähentää merkittävästi tarvittavien laitteiden määrää saman kuorman palvelemiseksi. Jensen Huangin mukaan Blackwell “mahdollistaa reaaliaikaisen generatiivisen tekoälyn ajamisen biljoonan parametrin malleilla jopa 25× pienemmillä kustannuksilla” nvidianews.nvidia.com. Pilvipalveluntarjoajille tämä tarkoittaa, että GPT-tyyliset palvelut voidaan tarjota kannattavasti. Samalla aukeaa uusi maailma reaaliaikaisille sovelluksille – esim. avustajille, jotka voivat käydä läpi valtavia dokumentteja tai vastata hyvin monimutkaisiin kysymyksiin välittömästi Blackwellin pienen viiveen ansiosta. Googlen toimitusjohtaja Sundar Pichai korosti, miten Google aikoo käyttää Blackwell-GPU:ita Google Cloudissa ja Google DeepMindissa “kiihdyttääkseen tulevia löytöjä” sekä palvellakseen omia tekoälytuotteitaan tehokkaammin nvidianews.nvidia.com.
Mixture-of-Experts (MoE) -mallit: Blackwellin arkkitehtuuri (jättimuisti + nopea väylä) on erityisen hyödyllinen MoE-malleille, joissa syöttö reititetään dynaamisesti eri asiantuntijaverkoille. Näitä voidaan kasvattaa biljooniin parametreihin, mutta ne vaativat nopeaa kommunikaatiota (usein eri GPU:iden välillä). NVLink Switch ja suuri GPU-muisti tekevät MoE-malleista tehokkaampia, mahdollisesti mahdollistaen uudenlaisen harvaan aktivoitujen asiantuntijamallien aallon, joita aiempi laitteistojen kaistanleveys rajoitti nvidia.com cudocompute.com.

Robotiikka ja autonomiset ajoneuvot

Tekoälylaitteet ovat yhä keskeisemmässä roolissa robotiikassa – niin robottien koulutuksessa simulaatioilla kuin tekoälyaivojen toteutuksessa robottien/ajoneuvojen sisällä:

Robotiikan tutkimus ja simulointi: Robottien ohjauspolitiikkojen koulutus (esim. droneille, teollisuusroboteille) tapahtuu usein laajoissa simulaatioympäristöissä ja vahvistusoppimisen avulla, mikä vaatii runsaasti GPU-tehoa. Blackwell nopeuttaa fysiikkasimulaatioita (Omniverse, Isaac Sim, jne.) ja ohjausverkkojen koulutusta. NVIDIA kertoi, että Grace+Blackwell-järjestelmillä päästiin jopa 22× nopeampiin simulaationopeuksiin dynamiikassa verrattuna CPU-pohjaisiin järjestelmiin cudocompute.com. Tämä mahdollistaa nopeamman robottien liikeohjauksen kehityksen, paremmat digitaaliset tehdastwin-mallit sekä edullisemman harjoittelun monimutkaisissa robottitehtävissä. Tutkijat voivat nyt pyörittää tarkempia simulaatioita (paremmalla laadulla tai suuremmalla määrällä agenteja) Blackwell-nodeilla kuin aiemmin, mikä johtaa paremmin koulutettuihin robotteihin.
Autonomiset ajoneuvot (AV) – Drive Thor -alusta: NVIDIAn autojen tekoälytietokone, DRIVE Thor, perustuu Blackwell-GPU-arkkitehtuuriin nvidianews.nvidia.com. Alusta on tarkoitettu seuraavan sukupolven itseohjautuville autoille, robottitakseille ja kuorma-autoille. Blackwellin vahvuudet transformereissa ja tekoälyinferenssissä tukevat uusimpia suuntauksia AV-ohjelmistoissa – esimerkiksi transformer-perusteisia havaintomalleja tai suuria kielimalleja ohjaamossa toimiviin avustajiin. DRIVE Thor Blackwellilla tarjoaa jopa 20× suorituskyvyn nykyiseen Orin-alustaan (Ampere-pohjainen) verrattuna sekä yhdistää näkö-, tutka-, lidar- ja jopa viihdetekoälyt yhteen tietokoneeseen medium.com. Johtavat autonvalmistajat ja AV-yhtiöt (BYD, XPENG, Volvo, Nuro, Waabi yms.) ovat jo ilmoittaneet ottavansa DRIVE Thorin käyttöön vuosina 2025+ julkaistavissa ajoneuvoissa nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Tämä mahdollistaa Taso 4 -autonomian ominaisuudet, edistyneemmät kuljettaja-avustimet ja jopa generatiivisen tekoälyn autoon (ääniavustajat, matkustajaviihde). Käytännössä Blackwell-autossa tuo tekoälyn tehon reaaliaikaisesti monien sensoreiden analysointiin ja tekee ajopäätökset tarvittavalla turvamarginaalilla.
Teollisuus- ja terveydenhuoltorobotit: Blackwellia hyödynnetään myös erityisroboteissa terveydenhuollossa ja teollisuudessa. Esimerkiksi GTC 2025 -tapahtumassa Taiwanissa esiteltiin tekoälyllä varustettuja lääketieteen robotteja, joiden tekoälyprosessi perustui Blackwell-GPU:hun worldbusinessoutlook.com. Näihin lukeutuvat itsenäiset mobiilirobotit sairaaloille ja humanoidit avustajat, jotka voivat olla vuorovaikutuksessa potilaiden kanssa. Jokaisessa robotissa käytettiin Blackwell-GPU:ta yhdessä suuren kielimallin (tässä tapauksessa “Llama 4”) ja NVIDIAn Riva-puhetekoälyn kanssa luonnolliseen kanssakäymiseen worldbusinessoutlook.com. Blackwell-GPU tarjoaa laskentatehon puheen ymmärtämiseen, kielimallin pyörittämiseen päättelyssä ja robotin liikkeiden ohjaukseen reaaliajassa. Sairaalakokeiluissa raportoitiin potilaspalvelun paranemista ja henkilöstön työkuorman kevenemistä näiden tekoälyrobottien ansiosta worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. Teollisuudessa voi kuvitella Blackwell-pohjaisten robottien suorittavan monimutkaista visuaalista laaduntarkastusta tai ohjaavan varastorobottien laumoja tekoälyn suunnittelualgoritmeilla. Lisäteho mahdollistaa entistä kehittyneempien tekoälymallien viemisen roboteille, tehden niistä älykkäämpiä ja itsenäisempiä.

Datakeskusten tekoälypalvelut ja pilvipalveluntarjoajat

Mittakaavansa vuoksi Blackwell on luonnollisesti omimmillaan datakeskuksessa, jossa se pyörittää sekä julkisia pilvipalveluita että yritysten omia tekoälyinfrastruktuureja:

Pilven tekoälyinstanssit: Kaikki suuret pilvipalveluntarjoajat – Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure ja Oracle – ovat ilmoittaneet tuovansa tarjolle Blackwell-pohjaisia GPU-instansseja nvidianews.nvidia.com. Tämä tarkoittaa, että startupit ja yritykset voivat vuokrata Blackwell-kiihdyttimiä tarpeen mukaan mallien koulutukseen tai tekoälysovellusten pyörittämiseen. Pilviyritykset kehittävät myös yhdessä NVIDIAn kanssa räätälöityjä ratkaisuja; AWS paljasti yhteishankkeen nimellä “Project Ceiba”, jossa Grace-Blackwell-superpiirit integroidaan AWS:n verkkoihin NVIDIAn oman tuotekehityksen tarpeisiin nvidianews.nvidia.com. Blackwellin myötä myös pienemmät tekoälyfirmat ja tutkimusryhmät saavat käyttöönsä samaa huipputekniikkaa, joka ennen oli vain isojen pelaajien ulottuvilla – periaatteessa tekoälyjättimallien koulutus ja laajamittainen palvelu demokratisoituu.
Yritysten “tekoälytehtaat”: Monet organisaatiot rakentavat nyt omaa tekoälydatakeskustaan (NVIDIAn nimityksellä tekoälytehdas) kehittääkseen ja ottaakseen käyttöön tekoälymalleja liiketoiminnassaan. Blackwellin julkaisun yhteydessä nähtiin referenssimallina NVIDIAn MGX-palvelimet ja DGX SuperPOD, joiden avulla yritykset voivat pystyttää Blackwell-klustereita helpommin nvidianews.nvidia.com. Esim. Dell, HPE, Lenovo ja Supermicro tuovat tarjolle palvelimia Blackwell-HGX-korteilla (8× B200 GPU:ta per kortti) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Yritys voi hyödyntää tällaista klusteria kaikkeen sisäisestä analytiikasta asiakaspuolen tekoälypalveluihin. Huomionarvoista on myös energiatehokkuus: Blackwellin parannukset laskevat koulutuksen ja inferenssin kustannuksia, jolloin tekoälyratkaisuja voidaan käyttää liiketoiminnassa laajemmin. Jensen Huangin mukaan Blackwellin myötä siirrytään “GPU-kiihdytettyihin tekoälytehtaisiin” uudeksi yritysten IT-infran standardiksi research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Tämä näkyy mm. NVIDIAn ja lääkeyhtiö Lillyn on-premise-lääketutkimusyhteistyössä ja IT-jätti Foxconnin älytehdashankkeessa – kaikki Blackwell-pohjaisilla ratkaisuilla research.aimultiple.com.
Analytiikka, HPC ja tiede: Eivät pelkästään neuroverkot – Blackwellia käytetään myös kiihdyttämään perinteistä korkean suorituskyvyn laskentaa (HPC) ja data-analytiikkaa. Tiedotteissa korostetaan käyttökohteita kuten insinöörisimulaatio, EDA (piirisuunnittelu) ja jopa kvanttilaskentatutkimus, jotka kaikki hyötyvät Blackwellista nvidianews.nvidia.com. Simulaation ja elektroniikkasuunnittelun ohjelmistoyhtiöt Ansys, Cadence ja Synopsys optimoivat nyt omia työkalujaan Blackwellille nvidianews.nvidia.com. Esimerkiksi rakenneanalyyttinen simulointi, joka aiemmin vei tunteja CPU-klustereilla, voi nyt suorittaa huomattavasti nopeammin Blackwellin avulla. Myös terveydenhuollossa “tietokoneavusteinen lääkekehitys” voi hyödyntää Blackwell-GPU:ta lääkeaineiden seulonnassa ja proteiinien vuorovaikutusten simuloinnissa paljon tehokkaammin nvidianews.nvidia.com. Suuret terveyskeskukset ja tutkimuslaitokset käyttävät myös GPU-kiihdytettyä genomitiedettä ja kuvantamista; Blackwellin suuri muisti (hyödyllinen genomitietokannoille) ja tietoturva laajentavat tätä nvidianews.nvidia.com. Yhteenvetona, Blackwell datakeskuksessa on yleiskiihdytin – ei vain tekoälymalleille vaan kaikille rinnakkaislaskennasta hyötyville tehtäville, big datasta tieteelliseen tutkimukseen.

Terveydenhuolto ja biotieteet

Terveydenhuoltosektori hyötyy merkittävästi Blackwell-tekoälyn tuomista mahdollisuuksista, koska siellä käsitellään isoja, arkaluonteisia tietomassoja:

Lääketieteellinen kuvantaminen ja diagnostiikka: Neuroverkkoja käytetään sairauksien tunnistamiseen kuvantamismenetelmissä, kuten MRI:ssä, CT:ssä ja röntgenkuvissa. Nämä mallit (esim. kasvainten tunnistus) tarvitsevat usein erittäin korkean resoluution ja suuria 3D-kokonaisuuksia. Blackwellin muisti ja laskentateho mahdollistavat koko kehon skannausten tai korkearesoluutioisten patologianäytteiden analysoinnin yhdellä kertaa, mikä oli vaikeaa pienemmillä GPU:illa. Lisäksi luottamuksellinen laskenta tarkoittaa, että sairaalat voivat suorittaa näitä analyysejä jaetuissa pilvipalvelimissa vaarantamatta potilastietojen vuotamista nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Tämä voi nopeuttaa tekoälydiagnostiikkatyökalujen käyttöönottoa, jopa sairaaloiden välillä, jotka jakavat saman pilvipalvelimen, sillä jokainen voi pitää tiedot salattuina.
Genomiikka ja lääkekehitys: Genomin sekvensointidata ja molekyylisimulaatiot tuottavat valtavia tietomääriä. Blackwellin datan purku ja Grace CPU -muistin synergia voivat nopeuttaa genomiikkaputkia (esim. datan pakkaaminen CPU-muistiin ja siirtäminen GPU:lle sekvenssien kohdistukseen tai varianttien tunnistamiseen). NVIDIA on maininnut, että tietokannat ja Spark-pohjainen analytiikka saavat suuren teholoikan – esimerkiksi Blackwell ja Grace CPU saavuttivat 18× nopeutuksen tietokantaprosessoinnissa verrattuna pelkkiin CPU-järjestelmiin cudocompute.com cudocompute.com. Lääketeollisuudessa, jossa tehdään virtuaalista seulontaa miljardeille yhdisteille, Blackwell voi lyhentää merkittävästi ehdokkaiden läpikäyntiaikaa, toimien käytännössä supertietokoneena lääkekehityksessä ”laatikossa”.
Tekoäly kliinisissä työnkuluissa: Aiempana esimerkki lääketieteellisistä roboteista älysairaalassa (Mackay Memorial Taiwanissa) osoittaa, miten Blackwell mahdollistaa uusia kliinisiä sovelluksia worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. Nämä robotit käyttävät paikan päällä olevia Blackwell-GPU:ita puheen ymmärtämiseen, lääketiedon hakemiseen ja sairaalassa navigointiin. Laajemmin sairaalat voivat hyödyntää Blackwell-palvelimia tekoälyn keskitetyissä solmupisteissä – ne voivat hoitaa kaiken potilaan tilan huonontumisen ennustamisesta (suurilla aikasarjamalleilla elintoiminnoista) toimintojen optimointiin (esim. vuodehallinta vahvistusoppimisen avulla). Blackwellin RAS-ominaisuudet varmistavat, että nämä kriittiset järjestelmät toimivat luotettavasti ympäri vuorokauden, ja suojatut ympäristöt turvaavat potilastiedot, kun malleja koulutetaan arkaluonteisilla terveystiedoilla. Kuten eräs robottipilottiin osallistunut sairaalajohtaja sanoi, ”tämä yhteistyö parantaa potilaspalveluiden laatua ja tehostaa sisäisiä työnkulkuja” worldbusinessoutlook.com – lausunto, jota tullaan todennäköisesti toistamaan tekoälyn juurtuessa terveydenhuollon arkeen.

Blackwellin vertailu muihin tekoälykiihdyttimiin

Vaikka NVIDIA johtaa tällä hetkellä tekoälykiihdyttimien markkinaa, Blackwell kohtaa kilpailua vaihtoehtoisilta laitealustoilta. Tässä vertaillaan Blackwelliä merkittäviin kilpailijoihin:

AMD Instinct MI300 -sarja (ja seuraajat)

AMD:n Instinct-sarja on NVIDIAn merkittävin kilpailija datakeskusten GPU-tekoälyssä. Viimeisimmät MI300X ja MI300A kiihdyttimet (pohjautuvat AMD:n CDNA3-arkkitehtuuriin) jakavat Blackwellin kanssa useita suunnittelufilosofioita – erityisesti chiplet-pohjaisen rakenteen ja HBM-muistin. MI300A on APU, jossa CPU ja GPU ovat yhdessä paketissa (verrattavissa NVIDIAn Grace+Blackwell-superpiiriin), kun taas MI300X on pelkkä GPU-versio, jossa on 192 Gt HBM3-muistia. Suorituskyvyssä AMD on väittänyt, että MI300X pystyy vastaamaan tai jopa ylittämään NVIDIAn Hopperin (H100) tietyissä inferenssitehtävissä research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Riippumattomat MLPerf-tulokset osoittivat, että AMD:n MI325 (MI300:n variantti) suoriutui yhtä hyvin kuin Nvidian H100 (”H200”-päivitys) Llama-70B-kielimallin inferenssissä spectrum.ieee.org. Blackwell näyttää kuitenkin olevan selvästi edellä huipputasolla – eräs analyysi totesi, että jos raakasuorituskyky (tokens/s matalalla viiveellä) on mittari, ”NVIDIA Blackwell on omaa luokkaansa” vuosien 2024–2025 kiihdyttimissä ai-stack.ai. Ensimmäiset tiedot viittaavat siihen, että B100:n suorituskyky ylittää MI300X:n merkittävästi (mahdollisesti 2–3× enemmän transformer-läppäisykykyä), tosin korkealla tehonkulutuksella.

Eräs etu, jota AMD korostaa, on kustannustehokkuus ja avoimuus. MI300-GPU:t tukevat vaihtoehtoisia ohjelmistopinoja kuten ROCm, ja AMD tekee aktiivisesti yhteistyötä avoimen lähdekoodin tekoälykehysten kanssa (jopa kumppanoiden Metan ja Hugging Facen kanssa optimoimaan malleja AMD:n GPU:ille research.aimultiple.com). Joillekin pilvipalveluntarjoajille ja ostajille Kiinassa (joihin NVIDIAn vientirajoitukset vaikuttavat research.aimultiple.com), AMD:n GPU:t voivat tarjota houkuttelevan toisen vaihtoehdon. Silti AMD:n haasteena on ohjelmistoekosysteemi – CUDA ja NVIDIAn kirjastot ovat edelleen paremmin tuettuja. On ollut paljastavaa, että julkinen kiista syntyi, kun NVIDIA ja AMD ajoivat toistensa suorituskykytestejä: oikeilla ohjelmistoasetuksilla oli suuri merkitys, ja monet kokivat, että NVIDIAn stack oli hiotumpi research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Yhteenvetona AMD MI300 -sarja kilpailee NVIDIAn edellistä sukupolvea (Hopper) vastaan, ja AMD:n seuraavan sukupolven (MI350, joka on tarkoitus kilpailla Blackwell/H200:n kanssa research.aimultiple.com) tavoitteena on kuroa kuilua umpeen. Tällä hetkellä Blackwell säilyttää kuitenkin johtoaseman korkeimmassa suorituskykyluokassa, erityisesti suurimpien mallien ja klusterimittaisten käyttöönottojen kohdalla.

Intel (Habana Gaudi ja tuleva ”Falcon Shores”)

Intelin tekoälykiihdytysten yrityksiä on ollut kaksi: hankittu Habana Gaudi -sarja tekoälykoulutukseen, ja Intelin omat GPU-arkkitehtuurit (Xe HPC). Gaudi2-kiihdytin (julkaistiin 2022) tarjosi vaihtoehdon NVIDIAn A100:lle opetuksessa, kilpailukykyisellä suorituskyvyllä ResNet- ja BERT-testissä alemmalla hinnalla. Gaudi2 kuitenkin kamppaili ohjelmisto-omaksunnan kanssa, ja vaikka Gaudi3 julkistettiin, Intelin myyntiodotukset sille olivat maltilliset (~500M$ vuonna 2024) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Intel onkin kokenut strategisia muutoksia – paljon hehkutettu Falcon Shores -projekti, jonka piti olla hybridimuotoinen CPU+GPU XPU kilpailemaan Grace Hopperin kanssa, on viivästynyt ja suunnitelmia muutettu. Intel ”de-XPUutti” Falcon Shoresin ensin pelkäksi GPU-suunnitteluksi ja tähtäsi 2025 julkaisuun hpcwire.com hpcwire.com. On jopa huhuja, että Intel saattaa peruuttaa nämä huippuluokan tekoälypiirit tai suunnata ne rajatumpiin käyttökohteisiin (esim. inferenssikiihdyttimet), joissa sillä on etua crn.com bloomberg.com.

Sillä välin Intelin konkreettisin tuote on Ponte Vecchio / Max-sarjan GPU, joka toimii Aurora-superkoneen käyttövoimana. Ponte Vecchio on monimutkainen 47-sirun GPU, jonka markkinoilletulo venyi vuosilla, ja sen johdannaiset (Rialto Bridge) peruttiin. Auroran GPU:t tuovat hyvää FP64 HPC -suorituskykyä, mutta tekoälyssä ne vastaavat suunnilleen A100/H100-tasoa monissa tehtävissä. Intelin haasteena on ollut toteutus ja skaalautuvuus – arkkitehtuurit ovat teoriassa tehokkaita, mutta silikonia ei saada ulos ajoissa ja vakaiden ajureiden kanssa on ollut suuria ongelmia.

Suorassa vertailussa, Blackwell vs Intel: tällä hetkellä ei ole olemassa Intelin tuotetta, joka suoraan haastaisi Blackwellin koulutussuorituskyvyn ja ekosysteemin yhdistelmän. Intelin strategia näyttää siirtyvän siihen, että yhtiö hyödyntää CPU-prosessoreitaan (AI-laajennuksilla) ja mahdollisesti pienempiä Gaudi-kiihdyttimiä inferenssitarkoituksiin, sen sijaan että se kilpailisi suurimmissa koulutusklustereissa. Erään HPC-analyytikon mukaan Intel näyttää “luovuttavan AI-koulutusmarkkinat GPU-kilpailijoille” ja keskittyvän helpompiin voittoihin hpcwire.com. Tämä tarkoittaa, että Blackwell hallitsevat todennäköisesti huipputason koulutussegmenttiä ilman kilpailua Intelin taholta ainakin vuoteen 2025/2026 asti, jolloin/jos Falcon Shores saapuu markkinoille. Huhujen mukaan Falcon Shores tähtää kuitenkin vain tiettyyn markkinarakoon (ehkä erittäin suuritehoinen 1500 W suunnittelu tietyille kuormille) reddit.com wccftech.com, joten on epäselvää, pystyykö se todella haastamaan Blackwell-pohjaisen DGX:n yleiskäytössä. Tällä hetkellä Intel on AI-kiihdytyksessä selvästi kolmantena, mutta sen vahvuus CPU:ssa on yhä merkityksellistä (esim. monet AI-järjestelmät käyttävät Intel Xeon -isäntiä, ja Intel on rakentanut AI-käskyjä suoraan prosessoreihinsa kevyempiä työkuormia varten).

Google TPU:t (Tensor Processing Units)

Google on kulkenut eri polkua omilla TPU-siruillaan, jotka ovat erikoistuneita ASIC-piirejä hermoverkkotehtäviin (erityisesti Googlen omalle TensorFlow-ohjelmistolle). Uusin julkinen sukupolvi on TPU v4, jonka Google on ottanut käyttöön datakeskuksissaan ja avannut Google Cloud -asiakkaiden käyttöön. TPUv4-podit (4096 sirua) yltävät tiettävästi noin 1 eksafloppiin BF16-suorituskyvyssä, ja niillä on koulutettu mm. suuria malleja kuten PaLM. Tarkat tekniset tiedot ovat osittain liikesalaisuuksia, mutta suorituskyvyltään TPUv4 on suunnilleen verrattavissa NVIDIA:n A100/H100-sukupolveen. Google julkisti hiljattain uuden alustan koodinimellä “Trillium” TPU v5 (mainitaan myös nimellä TPU v6 joissakin raporteissa; Ironwood on tietty suunnittelunimi) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Ironwood TPU -sirun kerrotaan tarjoavan 4 614 TFLOPSia AI-laskentatehoa (todennäköisesti INT8 tai BF16) sirua kohden ja skaalautuvan 9216-sirun superpodeihin, jotka saavuttavat 42,5 eksaflopsia research.aimultiple.com. Merkittävää on, että Googlen TPU v5 sisältää 192 GB HBM-muistia per siru (sama kuin Blackwellissa), 7,2 TB/s muistiväylä (vastaava tai parempi), sekä parannetun 1,2 Tbps sirujen välisen yhteyden research.aimultiple.com. Lisäksi virrankäytön hyötysuhde on tuplasti parempi kuin TPUv4:ssä. Nämä tiedot osoittavat, että Googlen uudet TPU:t ovat useilla osa-alueilla samassa sarjassa Blackwellin kanssa.

Erona on, että TPU:t eivät ole laajalti saatavilla Googlen oman käytön ja pilvipalveluasiakkaiden ulkopuolella. Ne soveltuvat erinomaisesti suuriin matriisikertolaskuihin ja ovat pyörittäneet Googlen tuotteita (Hakukone, Kuvat jne.), mutta ekosysteemi on suljetumpi. Esimerkiksi TPU on optimoitu TensorFlow- ja JAX-tehtäviin Google Cloudissa, kun taas NVIDIA:n GPU:ita käytetään kaikkialla ja useiden eri kehysten kanssa. Blackwell vs TPU suurten AI-mallien koulutuksessa: Blackwell tarjoaa enemmän joustavuutta (tuki laajemmalle mallivalikoimalle, omat operaatiot jne.), kun taas TPU voi olla hieman tehokkaampi, jos kyseessä on Googlen tarkkaan määritelty työkuorma. Google aikoo todennäköisesti jatkaa TPU:iden käyttöä sisäisesti kustannussyistä, mutta paljastavaa on, että jopa Google aikoo tarjota Blackwell-GPU:ita Google Cloudissaan TPU:iden rinnalla nvidianews.nvidia.com. Tämä kertoo, että moni asiakas suosii NVIDIA:n ekosysteemiä tai tarvitsee sen monipuolisuutta. Yhteenvetona, Googlen TPU:t ovat voimakkaita – uusin haastaa Blackwellin tekniset huippuluvut – mutta ne palvelevat kapeampaa markkinaa. Blackwell säilyttää etulyöntiaseman laajassa käyttöönotossa ja ohjelmistotuessa – tästä syystä myös Google tekee yhteistyötä NVIDIA:n kanssa (Pichain mukaan heillä on ”pitkäaikainen kumppanuus” NVIDIA:n kanssa infrastruktuurissa) nvidianews.nvidia.com.

Cerebras (Wafer-Scale Engine)

Cerebras Systems on valinnut ainutlaatuisen lähestymistavan rakentamalla Wafer-Scale Engine (WSE) -piirin – AI-siru, joka on kirjaimellisesti kokonaisen piikiekon kokoinen. Nykyinen WSE-2 sisältää 2,6 biljoonaa transistoria ja 850 000 yksinkertaista laskentaydintä yhdessä laitteessa research.aimultiple.com, ylivoimaisesti enemmän kuin missään perinteisessä sirussa. Tämän ratkaisun etu on, että kaikki ytimet jakavat nopean kiekon sisäisen muistin ja kommunikaation, jolloin usean sirun verkottamista ei tarvita. Erittäin suuria malleja koulutettaessa Cerebras voi toisinaan pitää koko mallin yhdessä kiekossa, jolloin monimutkaista rinnakkaisjakoa ei tarvita. Jokainen ydin on kuitenkin suhteellisen kevyt ja kellotaajuudet maltillisia, joten raaka laskentateho ei skaalaudu suoraan transistorimäärän mukana. Käytännössä Cerebras CS-2 (WSE-2:lla) on osoittanut kykenevänsä kouluttamaan esim. GPT-3:n kaltaisia malleja suoraviivaisemmin (ei erillistä ohjelmointia monille GPU-solmuille), mutta suorituskyky/hinta-suhteessa se ei ole selvästi päihittänyt GPU:ita kuin tietyissä tapauksissa. Cerebras esitteli hiljattain WSE-3:n, jossa on vielä enemmän transistoreja (arviolta 4 biljoonaa transistoria) research.aimultiple.com.

Vertailu Blackwelliin: Cerebrasin WSE pystyy pitämään erittäin suuria verkkoja muistissaan, mutta Blackwellin tiheä laskenta ja korkeammat kellotaajuudet tarkoittavat, että jokainen Blackwell-GPU suorittaa enemmän operaatioita sekunnissa tavanomaisissa syväoppimistehtävissä. Esimerkiksi Blackwellin 40 PFLOPS FP4-tarkkuudella on vaikea saavuttaa, ellei Cerebrasin hajautusominaisuuksia hyödynnetä täysimääräisesti. Cerebras markkinoi ratkaisuaan skaalautumisen helppoudella (lisää vain kiekkoja: suuremmat mallit, MemoryX- ja SwarmX-verkot yhdistävät ne) ja se toimii hyvin hyvin suurilla harvoilla malleilla tai muistiriippuvaisissa tehtävissä. Mutta valtavirtamallien tiheässä koulutuksessa GPU-klusterit (varsinkin Blackwellin parannuksilla) saavuttavat yleensä nopeammin tulokset. Silti Cerebrasilla on oma niche tutkimuslaboratorioissa, ja he tarjoavat palvelua pilvessä suoraan Cerebrasilta – tämä houkuttelee niitä, jotka haluavat välttää monimutkaisen monen-GPU-solmun ohjelmoinnin. Blackwellin tulo, massiivisella yhtenäisellä muistilla ja nopeammalla liittymällä, kaventanee osittain sitä etuasemaa, jota Cerebras tavoitteli mallien koossa ja skaalassa.

Graphcore IPU

Ison-Britannian Graphcore kehitti Intelligence Processing Unit (IPU) -suorittimen keskittyen hienojakoiseen rinnakkaisuuteen ja suureen muistikaistaan per laskentayksikkö. IPU-siru sisältää hyvin monta pientä ydintä (GC200-sirussa 1 472 ydintä) jokainen omalla paikallisella muistilla, minkä ansiosta neuroverkkoja voi ajaa massiivisessa rinnakkaisuudessa myös epäsäännöllisillä rakenteilla. Graphcoren IPU-POD-järjestelmät (esim. IPU-POD256, jossa 256 sirua) ovat osoittaneet vahvaa suorituskykyä tietyissä tehtävissä, kuten harvoissa neuroverkoissa ja graafiverkoissa. Graphcoren ratkaisut keskittyvät vähemmän raaka-TFLOPS-lukemiin ja enemmän mallien ajamiseen, joissa riippuvuudet ovat monimutkaisia (ei pelkkiä isoja matriisikertolaskuja). Verrattuna NVIDIAan: Graphcore väittää yltävänsä kilpailukykyiseen koulutusnopeuteen joillakin visiomalleilla ja tehokkuuteen pienillä batch-koolla. Kun mallit ovat kuitenkin siirtyneet suuriin tiheisiin transformereihin, IPU:t ovat jääneet jälkeen suorituskyvystä ja muistikapasiteetista. Uusin Bow IPU käyttää 3D-rakennettua muistia kasvattakseen kaistaa, mutta sirun muisti on yhä paljon pienempi (≈900 Mt/siru) kuin GPU:ssa; isot mallit vaativat siis monta IPU:ta ja monimutkaista lohkoon jakoa. NVIDIA:n Blackwell, valtavan muistinsa ja erikoisen Transformer-kiihdytyksen ansiosta, laajentaa todennäköisesti eroa suosituimmissa tehtävissä (esim. LLM:t). Graphcore on suuntautunut erityismarkkinoille (mm. menestystä rahoitusalalla ja tutkimuslaitoksissa research.aimultiple.com) ja mainostaa parempaa energiatehokkuutta keskisuurissa malleissa. Silti Blackwellin tehokkuusparannukset ja ohjelmistoekosysteemi (PyTorch jne. optimoidaan ensin lähes aina CUDA:lle) tarkoittavat, että Graphcore on yleiskäytössä alakynnessä. Yhteenvetona voidaan todeta, että Graphcoren IPU on innovatiivinen arkkitehtuuri, joka kilpailee tietyillä niche-alueilla, mutta Blackwell-GPU:t ovat edelleen AI-tehtävien yleisratkaisu.

Tenstorrent ja muut AI-piiristartupit

Joukko startup-yrityksiä pyrkii haastamaan NVIDIA:n omilla arkkitehtuureillaan, usein tähdäten erikoisalueille kuten energiatehokkuuteen tai kustannustehokkaaseen inferenssiin:

Tenstorrent: Jim Kellerin (legendaarinen piirisuunnittelija) toinen perustama, Tenstorrent kehittää AI-piirejä joustavalla dataflow-arkkitehtuurilla ja hyödyntää RISC-V-ytimiä. Viimeisin siru, Wormhole, toimitetaan PCIe-kortteina ja palvelimissa (esim. Tenstorrentin Galaxy-järjestelmä) sekä AI-koulutukseen että inferenssiin research.aimultiple.com. Tenstorrent korostaa modulaarista suunnittelua ja on lisensoinut IP:tään myös muiden SoC-piireihin integroitavaksi. Yritys on hiljattain kerännyt merkittävästi pääomasijoituksia (yli 200 miljoonaa dollaria, mm. sijoittaja Jeff Bezosin mukana) pyrkimyksenään haastaa NVIDIA research.aimultiple.com. Tenstorrentin strategiana näyttää olevan AI-kiihdytin-IP:n lisensoiminen integroitavaksi erilaisiin järjestelmiin (myös autoihin tai reunalaitteisiin). Suorituskyvyssä julkista tietoa on vähän; luultavasti toimivat keskiluokan NVIDIA-korttien kanssa ResNet- tai pienemmissä Transformer-tehtävissä, mutta eivät yllä Blackwellin huipulle. Arkkitehtuuri voi loistaa matalan tehon konesalissa tai reunalaitteissa RISC-V-ohjelmoitavuuden ja mahdollisesti paremman energiatehokkuuden ansiosta. Jos innovointi jatkuu, Tenstorrent voi löytää oman markkinansa, mutta lyhyellä aikavälillä Blackwell dominoi suorituskyvyssä ja ekosysteemissä.
Mythic, Groq, d-Matrix jne.: Useat startupit tähtäävät inferenssin kiihdyttämiseen epätavallisilla menetelmillä. Mythic käyttää analogista muistilaskentaa matriisikertolaskujen tekoon erittäin pienellä virrankulutuksella. Groq (perustajina ex-googlaisia TPUn taustalta) rakensi prosessorin, joka käsittelee ohjeet deterministisesti (“tensor streaming processor”) – tuloksena matala latenssi ja kova yksittäisen erän suorituskyky; Groq väittää etuja tietyissä reaaliaikaisissa inferenssitehtävissä. d-Matrix kehittää siruja LLM-inferenssin kiihdyttämiseen muistilaskentaa hyödyntäen digitaalisesti. Nämä startupit pureutuvat markkinan osa-alueisiin, joissa NVIDIA voi olla ylimitoitettu tai tehoton: Mythic ultrakevyet reunalaitteet, Groq viiveherkät järjestelmät, d-Matrix kustannustehokas LLM-palvelu. Kaikki kuitenkin kamppailevat ohjelmistointegraation ja rajatun markkinan kanssa. Groq-solmu voi päihittää vajaakäyttöisen GPU:n tietyssä tehtävässä, mutta Blackwellin skaala ja valmis ohjelmisto tekevät siitä turvallisemman valinnan useimmille datakeskuksille. Kannattaa huomata, että NVIDIA itsekin panostaa inferenssiin optimoiduilla ohjelmistoilla (kuten Triton Inference -palvelin) ja jopa Grace Hopper -yhdistelmillä tehokkaampaan inferenssiin. Siksi startupien täytyy säilyttää selvä etumatka niche-markkinoillaan. Yksikään ei vielä uhkaa Blackwellin asemaa huipputason koulutuksessa, mutta ne rikastavat kiihdytinlandskapia.
AWS Trainium ja muut: Tämän lisäksi jotkin pilvipalveluntarjoajat kehittävät omia AI-piirejään (AWS:n Trainium koulutukseen ja Inferentia inferenssiin, Microsoftin huhuttu Athena-piiri jne.). Trainium v2 -klustereita käyttää AWS sisäisesti (esim. Anthropic-mallien koulutuksissa) research.aimultiple.com. Näillä omilla piireillä pyritään vähentämään riippuvuutta NVIDIAlta ja optimoimaan erityisesti pilvipalvelun omat työkuormat (usein kustannustehokkaammin). Vaikka eivät ole varsinaisia “startupeja”, ne ovat tärkeitä kilpailijoita, sillä ne voivat vähentää NVIDIA:n osuutta pilvimarkkinoilla. Blackwellin käyttö pilvissä osoittaa, että NVIDIA on yhä hyvin kysytty, mutta pitkällä aikavälillä omien sirujen kehitys vaikuttaa hinnoitteluun ja ominaisuuksiin.

Yhteenveto: NVIDIA Blackwell edustaa nykyhetken huippua AI-kiihdyttimissä vuonna 2025, mutta kilpailua riittää. AMD kirii nopeasti (erityisesti inferenssissä ja muistirikkaissa GPU:ssa), Googlen TPU:t haastavat NVIDIA:n supertietokonekokoluokassa (tosin vain Googlen sisällä), ja startupit/erikoisratkaisut tuovat innovaatioita tehokkuuteen ja integrointiin. Kuten eräs Bloombergin analyysi totesi, “asiakkaille, jotka kilpailevat AI-järjestelmien kouluttamisessa… Hopperin ja Blackwellin suorituskykyetu on ratkaiseva”, mutta kysymys on, kuinka kauan NVIDIA pystyy pitämään etumatkansa kun kilpailijat satsaavat valtavasti AI-piireihin bloomberg.com. Toistaiseksi NVIDIA:n aggressiivinen aikataulu (Blackwell vain 2 vuotta Hopperin jälkeen, merkittävin harppauksin) on pitänyt sen selvästi kärjessä.

Tulevaisuuden näkymät: Suuntaukset tekoälylaskennan kiihdyttimissä

Blackwellin asettaessa uusia mittapuita, mitä seuraavaksi on luvassa tekoälylaskennan raudassa? Useita keskeisiä trendejä on nähtävissä horisontissa:

Monisirujen ja chiplet-rakenteiden kehitys jatkuu: Blackwellin kaksoisrakenne on todennäköisesti vasta alkua. Tulevaisuuden kiihdyttimissä saatetaan yhdistellä vielä enemmän chipletejä – esimerkiksi jakamalla toiminnallisuudet laskentatiileihin ja muistitiileihin tai sekoittamalla GPU-ytimiä ja erikoistuneita AI-ytimiä. AMD ja Intel kehittävät jo 3D-pinoamista (esim. AMD:n V-Cache-prosessorit, mahdollisuus pinota HBM- tai SRAM-muistia GPU:n päälle). NVIDIA voisi ottaa käyttöön 3D-integroinnin tulevissa arkkitehtuureissa kasatakseen välimuistin tai logiikkaa laskentaytimien päälle suorituskyvyn ja tehokkuuden parantamiseksi. Uusi UCIe-chiplet-väylästandardi voi mahdollistaa eri toimittajien chipletien yhdistelyn yhteen pakettiin (kuvittele tulevaisuuden moduuli, jossa on NVIDIA:n GPU-chiplet sekä kolmannen osapuolen AI-kiihdytin tai räätälöity IO-chiplet yhdessä). Blackwellin MCM:n onnistuminen varmistaa, että jättimäisten monoliittisten sirujen aika on ohi – chiplet-ratkaisut ovat tulevaisuudessa standardi huipputason kiihdyttimissä tehon skaalaamiseksi.
AI-työkuormille räätälöity erikoistuminen: Kun tekoälytyökuormat monipuolistuvat, kiihdyttimiin saattaa tulla vielä enemmän erityisyksiköitä. Blackwell toi jo mukanaan Transformer Engine -yksikön. Tulevat suunnitelmat saattavat sisältää omat raudat suositusalgoritmeille (harvat muistihakut), graafineuroverkoille tai vahvistusoppimissimulaatioille. Analoginen laskenta kiinnostaa myös (kuten Mythic pyrkii toteuttamaan), jolla voitaisiin radikaalisti laskea tehonkulutusta – tosin tämä lienee ensin kapeiden sovellusten alueella. Lisäksi voidaan odottaa tukea uusille lukumuodoille – Blackwellin FP4:ää voivat seurata uudet variaatiot (esim. lohkokohtainen kelluva pilkku, stokastinen pyöristys) paremman tehokkuuden saavuttamiseksi. Käytännössä “tensoriytimen” käsite laajenee kattamaan yhä laajemman kirjon AI-toimintoja.
Yhteysteknologioiden kehitys – optisiin ja siitä eteenpäin: NVLink 5 on sähköinen; mutta kun GPU-klusterit lähestyvät eksaskaala-laskentaa, kuparirajapinnat voivat tulla rajoitteeksi sekä etäisyydessä että energiankulutuksessa. Teollisuus tutkii optisia yhteyksiä räkkitasolla ja jopa sirujen välisessä kommunikoinnissa. NVIDIA:n ostot (Mellanox, Cumulus jne.) ja projektit kuten Quantum InfiniBand -kytkimet verkkolaskennalla (SHARP) korostavat panostusta verkottumisteknologiaan. Tulevina vuosina voimme nähdä GPU:ita, joissa on optinen IO kuituyhteyksille suoraan palvelimien välillä tai fotonisia NVLink-tyyppisiä liitäntöjä, jotka säilyttävät suuren kaistanpidon pidemmilläkin etäisyyksillä. Näin mahdollistetaan entistä suurempien hajautettujen klustereiden toteuttaminen (jopa tuhansia kiihdyttimiä yhdessä), mikä on tarpeellista jättiläismallien ja hajautetun inferenssin kannalta.
Energiatehokkuus ja kestävyys: Mallien ja datakeskusten kasvaessa energiankulutus on suuri huoli. Blackwell-GPU:t ovat suuren tehonkulutuksen laitteita (arviolta yli 700W/B100 SXM-moduuli), ja vaikka ne ovat laskentatehoonsa nähden aiempia tehokkaampia, tekoälyinfran kokonaistehon tarve kasvaa silti. Tulevaisuuden raudan on parannettava suorituskykyä per watti merkittävästi. Strategioihin kuuluu siirtyminen pienempiin valmistusteknologioihin (3 nm, 2 nm), uusien transistorityyppien käyttö (Gate-all-around FET), dynaaminen jännitteen- ja taajuudensäätö AI-kuormien mukaan sekä paremmat jäähdytysratkaisut (NVIDIA on jo esitellyt upotus- ja nestekytöisiä Blackwell HGX -järjestelmiä nvidia.com). Voimme myös nähdä arkkitehtuurimuutoksia, kuten matalan presision ja analogisen laskennan yhdistämisen osaan verkkoa tehon säästämiseksi. Tekoälykiihdyttimet reuna- ja IoT-laitteisiin yleistyvät – nämä painottavat vähän energiaa kuluttavia ratkaisuja, ja ARM:n, Qualcommin ja Applen IP (neural engines puhelimissa ym.) valuu “ylhäältä alas” sieltä opittuna. NVIDIA saattaa itsekin esitellä Jetson-sarjan seuraajan Blackwell-pohjaisella arkkitehtuurilla, joka on optimoitu reunalaitteiden inferointiin esimerkiksi robotiikassa, kameroissa ja ajoneuvoissa – tuoden osan datakeskuksen tehoista energiatehokkaampiin segmentteihin.
Laskenta reuna vs. pilvi-tasapaino: Laitteiston kehittyessä osa AI-tehtävistä, jotka nykyään vaativat pilvipalvelinta, voi siirtyä laitteille. Esimerkiksi tulevaisuuden AR/VR-lasit tai kodin robotit saattavat sisältää mini-Blackwell-tason kiihdyttimiä pyörittämään kehittynyttä tekoälyä paikallisesti (viiveen ja yksityisyyden vuoksi). Tämä voi johtaa hajautetumpaan tekoälylaskentaan. Edge computing -trendi merkitsee, että rautakiihdytystä tarvitaan myös pienissä, helposti käyttöönotettavissa muodoissa – ei vain suurissa palvelimissa. Voimme nähdä Blackwellin vaikutusta SoC-suunnittelussa (kuten DRIVE Thor autoihin – vastaavaa voidaan kehittää droneihin tai teollisuuslaitteisiin). Haasteena on saada korkea suorituskyky rajatussa tehonkulutus- ja jäähdytysbudjetissa – tähän vastaavat start-upit kuten EdgeCortex ja mobiilipiirivalmistajat. Vähitellen raja “AI-GPU:n” ja yleis-SoC:n välillä hämärtyy, kun käytännössä kaikki laitteet sisältävät AI-kiihdytysmahdollisuuksia.
Tekoälyn ja perinteisen HPC:n integraatio: Tulevaisuudessa voidaan nähdä laiteintegraation syvenevän CPU:n ja GPU:n (tai AI-kiihdyttimien) välillä. NVIDIA:n Grace (CPU) + Blackwell (GPU) -superpiiri on yksi askel tähän suuntaan. AMD:n APU:t ovat toinen esimerkki. Intelin alkuperäinen Falcon Shores -visio (x86 + Xe GPU) tähtäsi samaan suuntaan. Kun muistiyhteensopivuus-standardit kehittyvät (kuten CXL, jonka avulla muistia jaetaan yhteistyössä kiihdyttimien ja prosessorin välillä), saatamme saada järjestelmiä, joissa AI-kiihdyttimillä ja CPU:lla on yhtenäinen muisti, mikä vähentää datan siirtotarvetta. Tämä on tärkeää työkuormissa, joissa simulaatio yhdistyy tekoälyyn (esim. AI-malli fysiikkasimulaatiosilmukan sisällä). Pitkällä aikavälillä voidaan ehkä nähdä “XPU”-arkkitehtuureja, joissa on niputettuna erilaisia ytimiä – skalaareja, vektoreita, matriiseja – kaikki yhden sovelluksen erityistarpeita varten. Tällä hetkellä Grace-CPU:n ja Blackwell-GPU:n yhdistelmä NVLinkin yli on tästä hyvä esimerkki, tarjoten lähes 1 TB/s koherenssin joka yhdistää perinteisen CPU-laskennan ja GPU-laskennan saumattomasti nvidia.com. Tulevat sirut saattavat integroitua vielä tiiviimmin (mahdollisesti samalle sirupohjalle kun se tulee teknisesti mahdolliseksi).

Yhteenvetona tekoälykiihdytinraudan tulevaisuus tulee olemaan suorituskyvyn äärirajoille venyttämistä, mutta samalla energiatehokkuuden ja uudempien laiteformaattien painottamista. Kilpailu synnyttää nopeaa innovaatiota – NVIDIA ei lepää laakereillaan, eikä myöskään AMD, Intel, Google tai lukuisa joukko start-upeja. Näemme todennäköisesti laajan kirjon kiihdyttimiä optimoituna eri mittakaavoihin (pilvi, reuna) ja tarkoituksiin (opetus, inferenssi, erikoistuminen). Koska NVIDIA:n vauhti Blackwellin myötä on voimakas, on todennäköistä, että se määrittää tahdin ainakin lähitulevaisuudessa. Jensen Huang viittaa usein “kiihdytettyyn laskentaan” NVIDIA:n päälinjana nvidianews.nvidia.com, viitaten GPU:n kehitykseen kaikkien laskentatehtävien kiihdyttäjäksi. Blackwell ja sen seuraajat voivatkin olla yhä monipuolisempia, ottaen vastaan työkuormia laajasti – datan käsittelystä tekoälyavusteisiin tietokantakyselyihin – hämärtäen rajan AI-piirin ja yleisprosessorin välillä.

Markkinavaikutukset ja seuraukset

Blackwellin lanseeraus vaikuttaa syvästi tekoälyalaan ja markkinoihin:

Pilvipalveluntarjoajat: Hyperskaalaajat (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle) kilpailevat saadakseen Blackwell-GPU:t datakeskuksiinsa, koska asiakkaiden tarve AI-laskentateholle on rajaton. Jokainen on ilmoittanut Blackwellin saatavuudesta vuosina 2024–2025 nvidianews.nvidia.com. Tämä vahvistaa todennäköisesti NVIDIA:n asemaa pilvi-GPU-markkinoiden johtajana, vaikka palveluntarjoajat kehittävät omia sirujaan. Lyhyellä aikavälillä pilvipalveluiden asiakkaat hyötyvät tehokkaammista instansseista – esim. AWS-käyttäjä voi vuokrata Blackwell-instanssin ja saada huomattavasti nopeampaa koulutusta tai tarjota enemmän AI-kyselyitä samalla rahalla kuin aiemmin. Tämä voi mahdollisesti alentaa pilvi-AI:n kustannuksia (tai nostaa suorituskykyä samalla hinnalla), mahdollistaen start-upeille tekoja (esim. uuden suuren mallin opettamisen), joihin aiemmin vaadittiin isot resurssit. Toisaalta palveluntarjoajat tarkkailevat kustannuksia tarkoin; Blackwell-GPU:t ovat erittäin kalliita (kymmeniä tuhansia dollareita kappaleelta), ja pilven hinnoittelu heijastaa premium-luonteen. Jo nyt pilvi-GPU-kapasiteetti oli niukka H100-sirujen suuren kysynnän aikana – Blackwellin vielä suuremman suosion ja rajoitetun alkutuotannon vuoksi puutteet ja allokaatio-ongelmat voivat jatkua myös vuonna 2025. Ne tarjoajat, jotka saavat isot Blackwell-erät (esim. Oracle ylpeili varhaisesta saatavuudesta, AWS yhteis-kehityssopimusten myötä nvidianews.nvidia.com), voivat houkutella enemmän suuria tekoälyasiakkaita.
Yritykset ja tekoälyn käyttöönotto: Suuryrityksille Blackwell-pohjaiset järjestelmät madaltavat kynnystä ottaa käyttöön kehittyneitä AI-ratkaisuja. Esimerkiksi rahoitus, telekommunikaatio, vähittäiskauppa ja valmistus kilpailevat tekoälyn lisäämisestä toimintaansa ja tuotteisiinsa. Blackwellin tehokkuudella tarvittava laskentateho voidaan saavuttaa vähemmillä solmuilla – jos aiemmin tarvittiin huoneellinen 16 DGX-palvelinta, nyt neljä Blackwell-järjestelmää voi riittää samaan tekoälytyökuormaan. Tämä vähentää laitteiden määrän lisäksi myös energiankulutusta ja tilantarvetta (tärkeää datakeskusten energiakuluista ja hiilijalanjäljestä huolestuneille). Voimme odottaa tekoälymodernisaation aaltoa Blackwellin yleistyessä: esimerkiksi pankit voivat päivittää riskimallinnus- ja petosten tunnistusjärjestelmänsä Blackwell-klustereihin voidakseen pyörittää monimutkaisempia malleja, tai autoteollisuus nopeuttaa autonomisten autojen kehitystä (kuten monet autovalmistajat ovat vaihtaneet Drive Thor -järjestelmään). Yritykset arvostavat myös Blackwellin confidential computing -ominaisuuksia sääntelyn täyttämiseksi – esim. terveydenhuolto voi pitää potilastiedot salattuina päästä päähän ja silti hyödyntää tehokkaiden GPU:iden laskentaa analyysiin nvidia.com.
AI-startupit ja tutkimuslaitokset: Tekoälyyn keskittyville start-upeille (oli kyseessä uuden mallin kehitys tai AI-palveluiden tarjonta) Blackwellin suorituskyky voi olla mullistava etu. Se tasoittaa pelikenttää vähän suurten teknologiayhtiöiden kanssa, koska start-upitkin voivat päästä huipputason rautaan pilven tai palvelinsalien kautta (useat AI-pilvipalvelut kuten CoreWeave, Lambda ym. tarjoavat Blackwell-mahdollisuuksia vuonna 2024 nvidianews.nvidia.com). Se tarkoittaa, että hyvin rahoitetut start-upit voivat kouluttaa huippuluokan malleja ilman kuukausien jonotusta tai kompromisseja mallin koossa. Tämän ansiosta voidaan saada nopeampaa innovaatiota ja enemmän kilpailua AI-mallikehityksessä. Toisaalta voi syntyä leveämpi kuilu niiden välillä, joilla on varaa viimeisimpään rautaan ja niiden, joilla ei ole. Toistaiseksi NVIDIA:n huippu-GPU:t ovat kalliita ja niiden saatavuus painottuu suuriin ostajiin – dynaaminen, joka aiheutti joitain tutkijavalituksia H100-syklin aikana. Jos Blackwell on yhtä kysytty, jotkut pienet tutkimuslaitokset voivat yhä kamppailla pääsystä kiihdyttimiin. Tämä voi lisätä yhteisöjen supertietokoneiden (kuten valtion rahoittamat akateemiset Blackwell-klusterit) käyttöä tai innostaa vaihtoehtoisiin piireihin (kuten AMD, jos niitä saa nopeammin/edullisemmin). Yleisesti Blackwellin laaja saatavuus vuoteen 2025 mennessä kiihdyttää tekoäly-T&K:ta – johtanee uusiin mallijulkaisuihin ja kapasiteetteihin, joita ei aiemmin olisi voitu kokeilla (laskentatehon puute kun oli pullonkaula).
Kilpailukenttä: Markkinanäkökulmasta NVIDIA:n Blackwell vankistaa sen asemaa AI-raudan johtajana. Analyytikot arvioivat NVIDIA:n markkinaosuuden olevan noin 80–90 %, ja Blackwellin etumatkan myötä muiden on vaikea haastaa tätä reddit.com. AMD on lähin kilpailija – heidän tavoitteensa on saada 15–20 % markkinaosuus seuraavien vuosien aikana, MI300:n menestys ja ajoissa toimitus ratkaisevat paljon. Jos Blackwell osoittautuu ylivoimaiseksi ja se otetaan kaikkialle, asiakkaat eivät ehkä viitsi edes arvioida vaihtoehtoja, jolloin NVIDIA:n johtoasema vankistuu (kuten kävi CUDA:n kanssa). AI-markkinoiden suuret volyymit (biljoonaluokan mahdollisuudet) kuitenkin mahdollistavat useammankin toimijan mukanaolon. Pilvipalvelut hajauttavat riskiä panostamalla omaan piiriinsä (Google TPU, AWS Trainium). Jos ne onnistuvat, ne voivat rajoittaa NVIDIA:n kasvua pilvessä ajan mittaan. Myös geopoliittiset tekijät vaikuttavat – kiinalaiset teknologiayhtiöt eivät voi tuoda korkeimpia NVIDIA-GPU:ita maahan vientirajoitusten vuoksi, mikä ajaa heidät kehittämään omia AI-piirejä (mm. Biren, Alibaba T-Head, Huawei Ascend). Nämä kotimaiset piirit ovat nyt sukupolven tai kaksi jäljessä (verrattavissa A100:aan) research.aimultiple.com research.aimultiple.com, mutta voivat kehittyä nopeasti ja luoda rinnakkaisia ekosysteemejä. NVIDIA on vastannut tarjoamalla hieman rajoitettuja versioita (kuten H800 Kiinaan). Blackwellista voi tulla vastaavasti vientiversioita. Laajemmin markkina voi jakautua maantieteellisesti, vaikkakin lähitulevaisuudessa NVIDIA pysyy valintana suurimmalle osalle maailmaa.
Kustannukset ja tekoälyn talous: Blackwellin suorituskyky voi mainostetusti alentaa kustannuksia per koulutuskerta tai per inferenssi merkittävästi. Tämä saattaa kiihdyttää AI:n käyttöönottoa kustannusherkillä aloilla. Esim. 25× tehokkuusparannus inferenssissä voi mahdollistaa suuren kielimallin käytön kuluttajasovelluksissa, joissa H100:lla tämä olisi ollut liian kallista. On mahdollista, että AI-ominaisuudet ohjelmistoissa (toimistoapulaiset, koodikaverit ym.) halpenevat, joten niitä tarjotaan enemmän ja laajemmin. Voimme myös nähdä uusia “AI-palveluna” -ratkaisuja, joissa yritykset tarjoavat AI-mallien koulutus- tai isännöintipalveluita Blackwell-infrastruktuurilla (esim. MosaicML, joka nyt osa Databricksia, teki tätä aiemmilla GPU-sukupolvilla; Blackwell tehostaa tällaisia palveluja). Toisaalta huippu-GPU:iden absoluuttinen hinta pitää AI-laskentakulut korkeina – yritykset käyttävät ehkä saman verran rahaa, mutta tekevät enemmän tekoälyllä. NVIDIA:n oma arvostus (biljoonaluokan markkina-arvo) kertoo siitä, että kysynnän näiden kiihdyttimien osalta odotetaan räjähtävän AI:n läpäistessä kaikille aloille. Jos mahdollista, Blackwell voimistaa AI:n laskentatehon nälkää: lisäämällä tarjontaa mahdollistuu uusia sovelluksia, jotka taas lisäävät kysyntää.
Innovaation palautesilmukka: Laaja Blackwellin käyttöönotto voi muokata myös tutkimuksen suuntaa. Tutkijat voivat realistisesti kokeilla suurempia kokeita tai laskennallisesti raskaampia menetelmiä (esim. massiiviset ensemblet, erittäin pitkät sekvenssit ym.), joihin aiemmin ei olisi ollut rautaa. Tämä voi johtaa läpimurtoihin, jotka odottivat vain laskentatehon vapautumista. Esimerkiksi 3D AI -mallien täyden erottelun kokeilu tai monimuotomallit, jotka näkevät ja kuulevat ennenkuulumattomalla kompleksisuudella. Tämän voidaan rinnastaa HPC-teknologian mahdollistamaan uuteen tieteeseen – AI:ssa massiivinen laskenta Blackwellilla voi avata arkkitehtuureja (ehkä jotain täysin uutta Transformerien jälkeen), joita ei ennen ole ollut mahdollista kokeilla.
Aikataulu seuraavaan sukupolveen: Blackwellin vaikutus riippuu myös siitä, kuinka pitkään se pysyy lippulaivana ennen seuraavaa harppausta. NVIDIA on julkaissut merkittävät arkkitehtuurinsa noin kahden vuoden välein. Jos tahti jatkuu, seuraaja (koodinimi todennäköisesti C:llä, ehkä “Curie” tai vastaava) voitanee odottaa 2026/27 mennessä. Tällä välin, vuoteen 2025 ja todennäköisesti 2026 asti, Blackwell on useimpien huippuluokan tekoälytoteutusten tukiranka. Sen onnistuminen määrittelee mitä kilpailijat tekevät (esim. AMD voi kiirehtiä omaa lanseeraustaan, tai Intel päättää panostaa vielä vahvemmin tai suunnata kehityksensä uusiksi).

Yhteenvetona NVIDIA Blackwell ei ole vain uusi siru – se on koko tekoälyekosysteemin kiihdyttämisen katalyytti. Se antaa insinööreille ja tutkijoille enemmän mahdollisuuksia, lupaa yrityksille nopeampaa oivallusta ja älykkäämpiä tuotteita, sekä painostaa kilpailijoita nostamaan omaa tasoaan. AI-megadatakeskuksista autonomisiin koneisiin reunalla, Blackwell ja sen jälkeläiset ajavat seuraavaa tekoälyinnovaation aaltoa, vieden meidät todella “Blackwellista eteenpäin” kohti kiihdytetyn laskennan tulevaisuutta.

Lähteet: Tämä raportti perustuu NVIDIA:n virallisiin julkistuksiin ja teknisiin tiedotteisiin Blackwell-arkkitehtuurista nvidia.com nvidianews.nvidia.com, alan asiantuntijoiden analyyseihin ja julkaisuihin (IEEE Spectrum, HPCwire, Forbes), jotka vertailevat suorituskykyä spectrum.ieee.org ai-stack.ai, sekä NVIDIA:n kumppaneiden lehdistötiedotteisiin, joissa esitellään käyttötapauksia pilvi-, auto- ja terveydenhuoltosektoreilla nvidianews.nvidia.com worldbusinessoutlook.com. Näihin lähteisiin kuuluvat myös NVIDIA:n GTC 2024 -tapahtuman avainjulkistukset nvidianews.nvidia.com, tekniset blogit cudocompute.com cudocompute.com, sekä kolmannen osapuolen arvioinnit uudesta tekoälylaitteistosta research.aimultiple.com bloomberg.com. Yhdessä nämä tarjoavat kattavan kuvan Blackwellin kyvykkyyksistä ja sen asemasta kehittyvässä tekoälylaitteistojen kentässä.