Blackwell a ďalej: Budúcnosť hardvérového zrýchľovania umelej inteligencie

Blackwell od NVIDIA je najnovšia architektúra GPU tejto spoločnosti, ktorá nadväzuje na architektúry Hopper (H100) z roku 2022 a Ampere (A100) z roku 2020 nvidianews.nvidia.com cudocompute.com. Je pomenovaná po matematikovi Davidovi Blackwellovi, čo odráža tradíciu NVIDIA vzdávať hold priekopníkom výpočtovej techniky cudocompute.com. GPU Blackwell predstavujú významný skok vo výkone a schopnostiach navrhnutých tak, aby splnili rastúce nároky umelej inteligencie (AI) vo veľkom meradle. Generálny riaditeľ NVIDIA Jensen Huang označil Blackwell za „motor poháňajúci [novú] priemyselnú revolúciu“ v AI nvidianews.nvidia.com. V tejto správe poskytujeme komplexný prehľad technológie Blackwell, inovácií, ktoré prináša oproti predchádzajúcim generáciám, a jej význam pre veľkoobjemové trénovanie a inferenčné úlohy AI. Preskúmame tiež využitia naprieč odvetviami – od masívnych jazykových modelov cez robotiku až po zdravotníctvo – a porovnáme Blackwell s konkurenčnými AI akcelerátormi od AMD, Intelu, Googlu a popredných startupov. Napokon rozoberieme budúce trendy v hardvérových akcelerátoroch AI a vplyv tejto novej generácie AI čipov na trh.

Technický prehľad architektúry Blackwell

GPU Blackwell sú postavené na procese TSMC 4N+ a obsahujú ohromujúcich 208 miliárd tranzistorov v jednom balíku nvidia.com. To je takmer 2,5-násobok počtu tranzistorov predchádzajúcej GPU Hopper H100 od NVIDIA (~80 miliárd) a robí z Blackwell najzložitejší čip na svete cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Aby to NVIDIA dosiahla, použila viacčipovú architektúru: dva čipy GPU na výrobnom maxime veľkosti retikula sú umiestnené na jednom module a prepojené vysokorýchlostnou čipovou zbernicou s prenosom 10 terabajtov za sekundu nvidia.com cudocompute.com. Výsledkom je, že dva čipy sa správajú ako jednotné GPU, čo Blackwellu umožňuje výrazne zvýšiť počet jadier a veľkosť pamäte priamo na module pri zachovaní výrobných limitov. Každý čip GPU Blackwell je spárovaný so štyrmi vrstvami novej generácie HBM3e pamäte s vysokou priepustnosťou (celkovo 8 vrstiev na GPU modul), čo dáva až 192 GB HBM pamäte na špičkových modeloch cudocompute.com. Celková priepustnosť pamäte dosahuje enormných ~8 TB/s na jednu GPU (dva čipy dokopy), čo je 5-násobné zvýšenie oproti pamäťovej priepustnosti Hopper cudocompute.com. Táto obrovská kapacita a priepustnosť umožňuje Blackwellu spracovať AI modely až do ~740 miliárd parametrov v pamäti – približne 6-násobne viac, než mohol podporiť Hopper cudocompute.com.

Okrem samotnej veľkosti prináša Blackwell šesť prelomových technológií vo svojej architektúre nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com:

GPU superčip novej generácie: Ako už bolo spomenuté, Blackwell je prvé GPU od NVIDIA navrhnuté ako dvojčipový „superčip“. Tento návrh prináša nebývalú paralelizáciu a hustotu výpočtového výkonu v jednom akcelerátore. Jedno GPU Blackwell poskytuje 5× výkon pre AI úlohy oproti H100 (päťnásobok Hopper), vďaka väčšiemu objemu a novým jadrám cudocompute.com cudocompute.com. Podporuje pamäť na module ďaleko presahujúcu predchádzajúce generácie (takmer 200 GB na GPU), čo je kľúčové pre dnešné obrovské modely.
Druhá generácia transformerového enginu: Blackwell má vylepšený Transformer Engine (TE) na zrýchlenie výpočtov v AI, najmä pre transformerové modely ako sú veľké jazykové modely (LLM). Nový TE prináša podporu pre 4-bitový pohyblivý desatinný bod (FP4) a pre jemnozrnné techniky „micro-tensor scaling“ na uchovanie presnosti pri tejto extrémne nízkej presnosti nvidia.com nvidianews.nvidia.com. V praxi to znamená, že Blackwell môže zdvojnásobiť efektívnu priepustnosť a veľkosť modelu pre inferenčné úlohy AI použitím 4-bitových váh/aktivácií, ak je to vhodné (s minimálnou stratou presnosti). Tensor Cores v Blackwell sú asi o 1,5× výkonnejšie pre AI FLOPS než predtým a obsahujú špecializovaný hardvér na 2× zrýchlenie transformerových attention vrstiev, ktoré sú úzkym miestom v LLM nvidia.com. V kombinácii so softvérom NVIDIA (kompilátor TensorRT-LLM a knižnice NeMo) to znamená až 25× nižšiu latenciu a spotrebu pre inferenciu LLM oproti Hopper nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Blackwell dokáže dokonca obsluhovať bilión-parametrové modely v reálnom čase – čo bolo pre predchádzajúce GPU mimo dosahu nvidianews.nvidia.com.
Piaty generácia prepojovacej zbernice NVLink: Na škálovanie nad rámec jedného masívneho GPU Blackwell zavádza NVLink 5, najnovšiu vysokorýchlostnú prepájaciu technológiu pre spojenie viacerých GPU. NVLink 5 ponúka 1,8 TB/s obojsmernej priepustnosti na jedno GPU, čo predstavuje veľký skok a umožňuje spojiť až 576 GPU v jednom clustri s rýchlou vzájomnou komunikáciou nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Pre porovnanie, Hopperov NVLink umožňoval ~18 GPU na server; nové čipy NVLink Switch pre Blackwell dovoľujú vytvoriť doménu NVL72 so 72 GPU správajúcich sa ako jeden obrovský akcelerátor nvidia.com nvidia.com. NVLink Switch poskytuje agregovanú priepustnosť 130 TB/s v 72-GPU subsystéme nvidia.com. To je zásadné pre tréning AI modelov s biliónmi parametrov vyžadujúcich desiatky až stovky GPU bez komunikačných úzkych miest. Nový NVLink tiež podporuje protokol SHARP od NVIDIA na akceleráciu kolektívnych operácií (napr. all-reduce) v hardvéri s presnosťou FP8, čím ďalej zvyšuje efektivitu práce viacerých GPU nvidia.com cudocompute.com.
Riešenie Reliability, Availability, Serviceability (RAS): Vzhľadom na to, že systémy na Blackwell môžu nepretržite spúšťať masívne AI úlohy týždne až mesiace, NVIDIA zabudovala do hardvéru vlastnosti pre spoľahlivosť. Každé GPU zahŕňa vyhradený RAS engine, ktorý monitoruje tisíce indikátorov na skoré rozpoznanie chýb alebo znižovania výkonu nvidia.com nvidia.com. Tento engine využíva AI analytiku na predvídanie možných problémov a dokáže včas upozorniť na potrebu servisu komponentov, čím znižuje riziko nečakaných výpadkov. Poskytuje detailné diagnostické informácie a pomáha koordinovať údržbu – kľúčové vlastnosti pri škálovaní AI infraštruktúry na „AI továrne“ s desiatkami tisíc GPU v dátových centrách nvidia.com nvidia.com.
Bezpečné AI spracovanie: Blackwell je prvé GPU s natívne podporovanými funkciami konfedenciálneho výpočtového prostredia. Zavádza dôveryhodné výpočtové prostredie so šifrovaním a izoláciou pamäte (TEE-I/O), takže citlivé dáta a modely môžu byť spracovávané v GPU pamäti bez rizika ich úniku nvidia.com. Pozoruhodné je, že šifrovanie v Blackwell prináša zanedbateľné spomalenie výkonu a poskytuje takmer rovnakú priepustnosť ako bežný režim nvidia.com. To vyhovuje odvetviam citlivým na súkromie ako zdravotníctvo a finančníctvo, ktoré môžu teraz spúšťať AI úlohy na zdieľanej infraštruktúre a pritom zaručiť dôvernosť dát nvidianews.nvidia.com. Od bezpečnej analýzy medicínskych snímok až po viacstranové tréningy na súkromných datasetoch – Blackwell umožňuje nové využitia odstránením bezpečnostných prekážok.
Dekompresia & zrýchlenie dát: Aby dokázal poháňať výpočtové jadrá, Blackwell prináša Dekompresný engine, ktorý odlahčuje úlohy dekompresie dát priamo na GPU nvidia.com nvidia.com. Moderné analytické pipeline často ukladajú dáta komprimované (napr. LZ4, Snappy), aby šetrili úložisko a zlepšili I/O – Blackwell dokáže tieto dáta transparentne dekomprimovať v plnej rýchlosti, bez toho, aby zdržoval procesor. Navyše v spojení s procesorom Grace CPU môže Blackwell pristupovať priamo k systémovej pamäti rýchlosťou 900 GB/s pomocou NVLink-C2C, čo dovoľuje rýchly streaming obrovských datasetov nvidia.com nvidia.com. Tieto vlastnosti spolu urýchľujú úlohy s veľkými objemami dát, ako sú ETL, SQL analytika či odporúčacie systémy. NVIDIA predpokladá, že v nasledujúcich rokoch sa podstatná časť z desiatok miliárd ročne určených na spracovanie dát presunie k GPU-akcelerovaným riešeniam nvidianews.nvidia.com.

Výkonnostné benchmarky: Vďaka vyššie uvedeným inováciám prináša Blackwell generačný skok vo výkone. Pri rovnakej presnosti jediný špičkový GPU Blackwell (model B100) ponúka približne 5× vyššiu tréningovú priepustnosť pre AI oproti H100 (Hopper) a asi 25× oproti staršiemu Ampere A100 cudocompute.com nvidianews.nvidia.com. Napríklad s Blackwell je možné dosiahnuť až 20 PetaFLOPS výpočtov AI (FP8/FP6 presnosť) oproti ~8 PFLOPS pri H100 cudocompute.com. Pri FP4 dosahuje až 40 PFLOPS, teda päťnásobok FP8 výkonu Hopper cudocompute.com. V praxi to znamená, že inferencia napr. GPT-3 (175 miliárd parametrov), ktorá na H100 trvala sekundy, beží na Blackwell v zlomku sekundy. NVIDIA uvádza, že Blackwell umožňuje reálnu časovú inferenciu modelov až 10× väčších, ako bolo predtým možné nvidianews.nvidia.com. Prvé odvetvové benchmarky to potvrdzujú – v MLPerf testoch inferencie systémy s novými GPU Blackwell prekonali všetkých konkurentov, pričom aj najnovšie akcelerátory AMD série MI300 dorovnali výkon len predchádzajúcej generácie NVIDIA H100/H200 na menších LLM spectrum.ieee.org. V benchmarku Llama-70B dosiahli systémy založené na Blackwell 30× vyššiu priepustnosť ako rovnaký počet GPU H100 a zároveň výrazne znížili spotrebu energie nvidianews.nvidia.com.

Stojí za zmienku, že dosiahnutie týchto ziskov v praxi závisí od optimalizácie softvéru. NVIDIA využíva prístup „full-stack“ – od CUDA knižníc po nový kompilátor TensorRT-LLM – ktorý aplikáciám uľahčuje využívať funkcie Blackwellu. Napríklad automatické škálovanie presnosti v Transformer Engine umožňuje používateľom využívať zrýchlenia FP4 s minimálnymi zmenami v kóde nvidia.com. Toto úzke prepojenie hardvéru a softvéru je zásadná výhoda pre NVIDIA. Naopak, konkurenti často zápasia so zrelosťou softvéru; analytici z odvetvia poukazujú na to, že aj keď je hardvér AMD MI300 „doháňa“ NVIDIA, jeho softvérový ekosystém stále zaostáva za CUDA z pohľadu jednoduchosti použitia a optimalizácie research.aimultiple.com research.aimultiple.com.

Inovácie v porovnaní s Hopper a Ampere

Blackwell prináša niekoľko hlavných architektonických inovácií oproti predchádzajúcim generáciám GPU od NVIDIA:

Multi-Chip Module (MCM) dizajn: Hopper (H100) a Ampere (A100) boli monolitické GPU na jednom čipe. Blackwell je prvý GPU od NVIDIA s architektúrou MCM – v podstate dva GPU v jednom. To prináša masívne vyšší počet tranzistorov (208B vs 80B) a pamäťovú kapacitu (až 192 GB vs 80 GB) cudocompute.com cudocompute.com. Konkurenti ako AMD zaviedli MCM GPU v sérii MI200/MI300, no NVIDIA zjednocuje dva čipy do jednej adresnej oblasti GPU cudocompute.com, čo uľahčuje prácu programátorom. MCM prístup zároveň zlepšuje výťažnosť výroby (menšie čipy sa lepšie vyrábajú) a škálovateľnosť budúcich návrhov.
Vylepšené Tensor Cores & FP4 presnosť: Ampere predstavil Tensor Cores a Hopper pridal podporu FP8 cez prvú generáciu Transformer Engine. Blackwell posúva hranice pridaním natívnej podpory 4-bitovej presnosti nvidia.com. Pridáva „Ultra“ Tensor Cores schopné spracovať operácie s FP4 maticami a nové algoritmy mikroškálovania na zachovanie presnosti pri 4 bitoch nvidia.com. Toto je významné, pretože mnohé AI inferenčné úlohy tolerujú nižšiu presnosť, čiže FP4 môže zdvojnásobiť priepustnosť oproti FP8. Tensor Cores v Blackwell sú lepšie optimalizované pre riedkosť dát a vzory pozornosti bežné v Transformers, zatiaľ čo Ampere/Hopper boli viac univerzálne. Výsledkom je veľký skok vo výkone na Transformer modeloch (2× rýchlejšia pozornosť v Blackwell) nvidia.com.
Pamäť a prepojenie: Blackwell využíva HBM3e pamäť s vyššou kapacitou a priepustnosťou. Hopper H100 mal 80 GB HBM (3 TB/s); Blackwell B100 poskytuje až ~192 GB HBM pri ~8 TB/s cudocompute.com. Navyše NVLink 5 v Blackwell dramaticky zlepšuje škálovanie viacerých GPU, ako sme popísali vyššie. Hopper mohol priamo prepojiť 8 GPU v uzle (~0,6 TB/s na GPU); Blackwell umožňuje prepojenie 72 a viac GPU s oveľa vyššou priepustnosťou nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Toto rieši výzvy škálovania dnešného distribuovaného tréningu na desiatkach GPU tým, že znižuje komunikačnú réžiu.
Confidential Computing a RAS: Predchádzajúce architektúry mali len obmedzené zabezpečenie (napr. Hopper predstavil šifrovanú izoláciu VM pre multi-instance GPU). Blackwell je prvý s úplnou podporou dôverného spracovania na úrovni GPU, so šifrovaním dát počas používania nvidia.com. Tiež je to prvý GPU NVIDIA s dedikovaným RAS jadrom pre prediktívnu údržbu nvidia.com. Tieto funkcie znamenajú dozrievanie GPU technológie pre kritické podnikové a cloudové nasadenia, kde je dostupnosť a ochrana dát rovnako dôležitá ako rýchlosť. Ampere a Hopper nemali tak robustnú vstavanú telemetriu a šifrovanie pre AI záťaže.
Nové dátové procesné motory: Blackwell obsahuje hardvér na dekompresiu dát – predchádzajúce GPU nechávali načítanie dát na CPU alebo DPU. Zrýchlením úloh ako je parsovanie JSON alebo dekódovanie komprimovaných dát priamo na GPU Blackwell urýchľuje celý dátový pipeline, nielen výpočty neurónových sietí nvidia.com. To odráža rozširovanie úlohy GPU zo striktne ML akcelerátora na viacúčelový analytický a ETL nástroj. Ide o reakciu na trend v odvetví, kde sa AI a veľkoobjemová dátová analytika čoraz viac prelínajú.

Zhrnuté, vylepšenia Blackwell oproti Hopper/Ampere možno vidieť v piatich kľúčových oblastiach: (1) Výpočty (viac TFLOPS vďaka väčšiemu rozsahu a FP4), (2) Pamäť (väčšia kapacita/priepustnosť), (3) Konektivita (NVLink klastry), (4) Odolnosť/Bezpečnosť (RAS engine, šifrovanie) a (5) Spracovanie dát (engine na kompresiu). Tieto vylepšenia robia z Blackwellu ďaleko lepší nástroj na veľkorozmernú AI ako jeho predchodcov.

Riešenie požiadaviek na veľkorozmerný AI tréning & inferenciu

Súčasné špičkové AI modely – či už viacmiliardové jazykové modely, komplexné vision transformery alebo odporúčacie systémy spracúvajúce petabajty dát – vyžadujú obrovský výpočtový výkon a pamäť. Blackwell bol navrhnutý práve na tieto výzvy:

Nebývalá škálovateľnosť modelov: Ako bolo spomenuté, jeden Blackwell GPU zvládne modely s 0,5–0,7 bilióna parametrov priamo v pamäti cudocompute.com. A ak to nestačí, Blackwell systémy škálujú na stovky GPU s rýchlymi prepojeniami, čo umožňuje trénovať modely s desiatkami biliónov parametrov rozložených cez viac GPU nvidianews.nvidia.com nvidia.com. Napríklad NVIDIA DGX SuperPOD s Blackwellom vie prepojiť 576 GPU, ponúkať ~1,4 ExaFLOP AI výkonu a 30 TB jednotnej HBM pamäti nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. To umožňuje výskum modelov GPT-4 a vyššie, kde môže byť veľkosť modelu v multi-biliónových parametroch. Jednoducho povedané, Blackwell rieši problém škálovania surovou silou – väčšie čipy a viac čipov plynule prepojených.
Vyššia priepustnosť, nižšia latencia: Pre AI inferenciu, obzvlášť v interaktívnych aplikáciách (chatboti, reálne spracovanie vizuálnych dát atď.), je kľúčová latencia a cena. Blackwellove optimalizácie transformerov a FP4 presnosti priamo zvyšujú efektivitu inferencie, poskytujúc až 25× nižšiu latenciu a energetickú spotrebu na dotaz pre LLM v porovnaní s predchádzajúcou generáciou nvidianews.nvidia.com. V praxi to znamená, že dopyt na 1-biliónový model, ktorý predtým vyžadoval veľký GPU cluster, môže byť teraz obslúžený menším Blackwell clusterom, rýchlejšie a lacnejšie. Spoločnosti ako OpenAI a Meta plánujú využiť Blackwell na veľkokapacitné nasadenie LLM používateľom, kde každé zníženie ceny na jedno inferenčné volanie je významné nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com.
Efektivita a náklady na tréning: Tréning špičkového modelu môže stáť desiatky miliónov dolárov na výpočty. Blackwell to znižuje cez rýchlejší tréning a lepšie využitie uzlov. Kombinácia vyšších FLOPS a lepšieho prepojenia znamená, že daný cluster Blackwell GPU vytrénuje model za zlomok času (alebo dosiahne vyššiu presnosť v tom istom čase). NVIDIA tvrdí, že veľký LLM tréning na Blackwell môže byť vykonaný s až 25× nižšou energetickou spotrebou než na Hopper nvidianews.nvidia.com. Toto nie je len vďaka čipu, ale aj softvérovým inováciám (napr. Blackwell-kompatibilné kompilátory a zmiešané presné režimy). Rýchlejší tréning umožňuje výskumníkom rýchlejšie iterovať návrhy modelov – čo urýchľuje vývoj AI.
Pamäťová kapacita pre veľké dávky a datasety: Rozšírená pamäť Blackwellu je prínosom na tréning aj inferenciu. Pri učení podporuje väčšie batch size alebo sekvencie, čím zvyšuje efektivitu tréningu a kvalitu modelov. Pri inferencii je možné cache-ovať celé modely alebo dlhé kontexty (dôležité pre LLM s potrebou dlhých promptov) na jednom GPU, čím sa vyhne spomaleniu pri presúvaní z CPU pamäte. Navyše s Grace CPU prepojením (900 GB/s) môže Blackwell GPU odkladať ďalšie dáta do CPU pamäte bez veľkých strát nvidia.com. Vzniká tak pamäťová hierarchia, kde GPU+CPU zdieľajú koherentnú pamäť – užitočné pre obrovské odporúčacie datasety alebo grafové analytiky, kde pracovné dáta presahujú GPU pamäť.
Non-stop spoľahlivosť: V enterprise a cloud prostrediach bežia AI pracovné záťaže často nepretržite formou služieb. Blackwellove RAS spoľahlivostné funkcie ho predurčujú na minimálne prerušenia, pri automatickej detekcii problémov ako pamäťové chyby, zlyhanie prepojení či tepelné anomálie a následnom upozorňovaní operátorov nvidia.com nvidia.com. To rieši praktickú požiadavku: ako firmy nasadzujú AI do reálnej produkcie (napr. odporúčania pre zákazníkov, autonómne roboty), potrebujú, aby bol hardvér rovnako spoľahlivý ako klasická IT infraštruktúra. Blackwell sa posúva týmto smerom integráciou spoľahlivostného inžinierstva známeho doteraz najmä zo serverových CPU.

Zhrnuté, Blackwell cieli priamo na potreby „AI tovární“ – veľkorozmernej AI infraštruktúry, ktorá poháňa všetko od výskumných laboratórií až po cloudové AI služby nvidianews.nvidia.com. Poskytuje škálovateľnosť, rýchlosť, efektivitu a odolnosť, ktoré sú nevyhnutné, keď AI modely a datasety pokračujú v exponenciálnom raste.

Prípadové štúdie a aplikácie naprieč odvetviami

NVIDIA Blackwell nie je len o prekonávaní benchmarkov – je navrhnutý na odomknutie nových aplikácií AI v rôznych oblastiach. Tu sa pozrieme na to, ako Blackwell GPU pravdepodobne ovplyvnia niekoľko kľúčových domén:

Generatívna AI a Veľké jazykové modely (LLM)

Vzostup generatívnej AI (GPT-3, GPT-4, atď.) je hlavným dôvodom pre vývoj Blackwellu. Blackwell GPU vynikajú pri trénovaní aj nasadzovaní veľkých jazykových modelov:

Tréning obrovských modelov: Výskumné laboratóriá a firmy ako OpenAI, Google DeepMind a Meta trénujú stále väčšie LLM. Blackwell umožňuje tréningy, ktoré boli predtým nepraktické. S jeho škálovateľnosťou viac GPU a rýchlejším výkonom je možné trénovať modely s biliónmi parametrov alebo trénovať modely so 100+ miliardami parametrov za podstatne kratší čas. CEO spoločnosti Meta dokonca poznamenal, že sa „teší na využitie NVIDIA Blackwell na trénovanie [ich] open-source Llama modelov a na vytváranie novej generácie Meta AI“ nvidianews.nvidia.com. Rýchlejší cyklus iterácie znamená viac experimentovania a potenciálne prelom v schopnostiach modelov. Navyše, Blackwellov Transformer Engine je jemne doladený pre siete typu transformer, čo môže priniesť lepšie využitie hardvéru a nižšie náklady na dosiahnutie cieľovej presnosti.
Škálovanie LLM inferenčných služieb: Nasadenie služby poháňanej LLM (napríklad chatbot, ktorý obslúži milióny používateľov) je extrémne výpočtovo náročné. Blackwell výrazne znižuje množstvo hardvéru potrebného na zvládnutie určitej záťaže. Jensen Huang uviedol, že Blackwell „umožňuje organizáciám prevádzkovať generatívnu AI v reálnom čase na modeloch s biliónom parametrov až o 25× lacnejšie“ než predtým nvidianews.nvidia.com. Pre poskytovateľa cloudu to znamená, že ekonomicky môžu poskytovať GPT-ako služby zákazníkom. Rovnako to otvára dvere aplikáciám v reálnom čase – napr. asistentom, ktoré môžu prehľadávať obrovské dokumenty alebo odpovedať na veľmi komplexné otázky okamžite, vďaka nízkej latencii Blackwellu. CEO Googlu, Sundar Pichai, zdôraznil, ako Google plánuje používať Blackwell GPU v Google Cloud a Google DeepMind na „urýchlenie budúcich objavov“ a efektívnejšie poskytovanie vlastných AI produktov nvidianews.nvidia.com.
Mixture-of-Experts (MoE) modely: Architektúra Blackwellu (obrovská pamäť + rýchle prepojenie) je prínosom aj pre MoE modely, ktoré dynamicky smerujú vstupy do rôznych odborných submodelov. Tieto modely môžu škálovať na bilióny parametrov, ale vyžadujú rýchlu komunikáciu medzi expertmi (často rozdelené naprieč GPU). NVLink Switch a veľká pamäť GPU pomáhajú udržať MoE efektívne, čo môže umožniť novú vlnu riedkych odborných modelov, ktoré boli na predchádzajúcom hardvéri obmedzené šírkou pásma nvidia.com cudocompute.com.

Robotika a autonómne vozidlá

Hardvér AI je čoraz dôležitejší pre robotiku – a to ako na tréning robotov v simulácii, tak pre poháňanie AI mozgov vo vnútri robotov/vozidiel:

Robotický výskum a simulácia: Tréning riadiacich politík pre roboty (napr. pre drony, priemyselné roboty) často využíva masívne simulačné prostredia a reinforcement learning, čo je veľmi náročné na GPU. Blackwell dokáže zrýchliť fyzikálne simulácie (Omniverse, Isaac Sim atď.) a trénovanie riadiacich sietí. NVIDIA uviedla, že systémy Grace+Blackwell dosiahli až 22× rýchlejšie simulácie dynamiky v porovnaní so zostavami na báze CPU cudocompute.com. To znamená rýchlejší vývoj plánovania pohybu, lepšie digitálne dvojčatá pre továrne a dostupnejší tréning zložitých úloh robotiky. Výskumníci môžu prevádzkovať prepracovanejšie simulácie (s väčšou vernosťou alebo viac agentmi) na jednom Blackwell node než predtým, čo vedie k lepšie vytrénovaným robotom.
Autonómne vozidlá (AV) – platforma Drive Thor: NVIDIA-ina automobilová AI jednotka, DRIVE Thor, bude postavená na architektúre GPU Blackwell nvidianews.nvidia.com. Táto platforma je určená pre budúcu generáciu samojazdiacich áut, robotaxi a kamiónov. Prednosti Blackwellu v transformeroch a AI inferencii sú v súlade s novými trendmi v softvéri AV – napr. využitie transformerových percepčných modelov alebo veľkých jazykových modelov pre asistentov v kabíne. DRIVE Thor s Blackwellom môže dodať až 20× výkonu aktuálnej platformy Orin (ktorá bola na architektúre Ampere), pričom spojuje spracovanie videnia, radaru, lidaru a dokonca aj palubnú zábavu na jeden počítač medium.com. Poprední výrobcovia áut a AV spoločnosti (BYD, XPENG, Volvo, Nuro, Waabi a ďalší) už ohlásili plány implementovať DRIVE Thor do vozidiel uvádzaných v rokoch 2025+ nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. To umožní autonómiu úrovne 4, pokročilejšiu asistenciu vodiča a dokonca generatívnu AI v aute (pre hlasových asistentov alebo zábavu pre pasažierov). V podstate Blackwell v aute poskytuje AI výpočtovú silu na spracovanie obrovského množstva vstupov zo senzorov v reálnom čase a prijímanie rozhodnutí o jazde s potrebnou bezpečnostnou rezervou.
Priemyselné a zdravotnícke roboty: Blackwell nachádza svoje uplatnenie aj v špecializovaných robotoch v zdravotníctve a priemysle. Napríklad na GTC 2025 na Taiwane vývojári predviedli medicínske roboty poháňané AI, ktoré využívajú Blackwell GPU pre svoje AI spracovanie worldbusinessoutlook.com. Patria sem autonómne mobilné roboty pre nemocnice a humanoidní asistenti schopní interakcie s pacientmi. Každý robot použil Blackwell GPU v kombinácii s veľkým jazykovým modelom (v tomto prípade „Llama 4“) a NVIDIA Riva rečovou AI na prirodzený dialóg s ľuďmi worldbusinessoutlook.com. Blackwell GPU poskytuje palubnú výpočtovú silu na porozumenie reči, spustenie LLM na uvažovanie a ovládanie činov robota v reálnom čase. Nemocničné testy hlásili zlepšenie služby pre pacientov a zníženie záťaže personálu vďaka týmto AI robotom worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. V priemysle si môžeme predstaviť robotické systémy poháňané Blackwellom, ktoré vykonávajú zložitú vizuálnu kontrolu alebo koordinujú flotily skladových robotov s AI plánovaním. Dodatočný výkon umožňuje nasadzovať na roboty čoraz sofistikovanejšie AI modely, ktoré sú inteligentnejšie a viac autonómne.

AI služby v dátových centrách a cloudových poskytovateľoch

Vzhľadom na svoj rozsah je Blackwell prirodzene doma v dátových centrách, kde bude poháňať verejné cloudové služby aj privátnu podnikateľskú AI infraštruktúru:

Cloudové AI inštancie: Všetci hlavní cloudoví poskytovatelia – Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure a Oracle – ohlásili plány poskytovať inštancie GPU na báze Blackwellu nvidianews.nvidia.com. Znamená to, že startupy aj veľké firmy si môžu prenajať Blackwell akcelerátory na požiadanie na trénovanie modelov alebo spúšťanie AI aplikácií. Cloud poskytovatelia dokonca priamo spolupracujú s NVIDIA na vlastných systémoch; AWS predstavil spoločný inžiniersky projekt „Project Ceiba“ na integráciu Grace-Blackwell superčipov s AWS sieťami pre vlastný výskum a vývoj NVIDIA nvidianews.nvidia.com. S Blackwellom v cloude získajú aj menšie AI firmy alebo výskumné skupiny prístup k špičkovému hardvéru, ktorý bol donedávna dostupný iba najväčším hráčom – čo demokratizuje možnosť trénovať obrovské modely či poskytovať AI vo veľkom.
Podnikové „AI továrne“: Mnohé organizácie si teraz budujú vlastné AI dátové centrá (NVIDIA ich nazýva AI továrne) na vývoj a nasadzovanie AI modelov pre svoj biznis. Spolu so štartom Blackwellu prichádzajú referenčné dizajny ako NVIDIA MGX servery a DGX SuperPOD, ktoré umožňujú podnikom jednoducho zostaviť Blackwell klastre nvidianews.nvidia.com. Napríklad Dell, HPE, Lenovo a Supermicro uvádzajú servery s Blackwell HGX doskami (8× B200 GPU na dosku) nvidianews.nvidia.com nvidianews.nvidia.com. Firma môže takýto klaster využiť na analýzu interných dát aj na externé zákaznícke AI funkcie. Zaujímavý je aspekt energetickej efektivity: zlepšenia v Blackwell znamenajú nižšie náklady na tréning aj inferenciu, čo robí AI finančne dostupnejšou v širšom spektre scenárov. Jensen Huang tvrdí, že s Blackwellom „prebieha prechod na GPU-akcelerované AI továrne“ ako nový štandard podnikovej IT infraštruktúry research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Vidíme to v partnerstvách ako NVIDIA s farmaceutickou firmou Lilly pre AI výskum liekov lokálne v podniku, a s IT spoločnosťami ako Foxconn pre smart výrobu – to všetko na Blackwell systémoch research.aimultiple.com.
Analytika, HPC a veda: Nie sú to len neurónové siete – Blackwell sa používa aj na akceleráciu tradičných oblastí high-performance computing (HPC) a dátovej analytiky. Tlačová správa zdôrazňuje príklady využitia ako inžinierske simulácie, EDA (návrh čipov), a dokonca výskum kvantových počítačov profitujúci z Blackwellu nvidianews.nvidia.com. Softvéroví dodávatelia Ansys, Cadence a Synopsys (dôležité pre simulácie a elektronický návrh) optimalizujú svoje nástroje pre Blackwell GPU nvidianews.nvidia.com. Napríklad štrukturálna simulácia, ktorá na CPU clustri trvala hodiny, môže na GPU bežať oveľa rýchlejšie vďaka Blackwellovmu výkonu. Rovnako v zdravotníctve, „počítačovo podporovaný návrh liekov“ môže využiť Blackwell GPU na skenovanie molekúl alebo simuláciu interakcií proteínov omnoho efektívnejšie nvidianews.nvidia.com. Hlavné zdravotnícke centrá aj laboratóriá využívajú GPU akcelerovanú genomiku a medicínske zobrazovanie; Blackwell to posúva ďalej vďaka veľkej pamäti (vhodné pre genomické databázy) a bezpečnému spracovaniu (dôležité pre ochranu pacientskych údajov) nvidianews.nvidia.com. Skrátka, Blackwell v dátovom centre je univerzálny akcelerátor – nielen pre AI modely, ale pre akúkoľvek úlohu vhodnú na paralelné spracovanie, od big data po vedecký výskum.

Zdravotníctvo a bioinformatika

Sektor zdravotníctva môže výrazne profitovať z AI poháňaného Blackwellom, vzhľadom na potrebu spracovávať veľké, citlivé datasety:

Lekárske zobrazovanie a diagnostika: Neurónové siete sa využívajú na detekciu ochorení v zobrazovacích modalitách ako MRI, CT a röntgeny. Tieto modely (napr. detekcia nádorov) často vyžadujú veľmi vysoké rozlíšenie a veľké 3D objemy. Pamäť a výpočtový výkon Blackwellu umožňujú analyzovať celé telo alebo vysokorozlíšené patologické snímky naraz, čo bolo pri menších GPU ťažké. Navyše funkcia dôverného výpočtu znamená, že nemocnice môžu prevádzkovať tieto analýzy na zdieľaných cloudových serveroch bez rizika úniku údajov o pacientoch nvidia.com nvidianews.nvidia.com. To môže urýchliť nasadenie diagnostických AI nástrojov aj medzi nemocnicami, ktoré zdieľajú cloudové prostredie, keďže každá môže mať svoje dáta zašifrované.
Genomika a objavovanie liekov: Dáta z genomického sekvenovania a molekulárne simulácie produkujú obrovské datasety. De-kompresia Blackwellu a synergia pamäte CPU Grace môžu urýchliť genomické pipeline (napr. kompresia dát v pamäti CPU a streamovanie na GPU pre zarovnávanie alebo vyhľadávanie variantov). NVIDIA uviedla, že databázy a analytika založená na Sparku zaznamenávajú výrazné zlepšenia – napríklad Blackwell s CPU Grace dosiahli 18× zrýchlenie spracovania databáz v porovnaní so systémami iba s CPU cudocompute.com cudocompute.com. Pre farmaceutické spoločnosti, ktoré robia virtuálny screening miliárd zlúčenín, Blackwell môže dramaticky skrátiť čas potrebný na ich triedenie – v podstate slúži ako superpočítač pre objavovanie liekov v jednom boxe.
AI v klinických pracovných postupoch: Predchádzajúci príklad medicínskych robotov v inteligentnej nemocnici (Mackay Memorial na Taiwane) ukazuje, ako Blackwell umožňuje nové klinické aplikácie worldbusinessoutlook.com worldbusinessoutlook.com. Tieto roboty používajú Blackwell GPU priamo v nemocnici na porozumenie reči, vyhľadávanie medicínskych informácií a navigáciu po nemocnici. Vo všeobecnosti by nemocnice mohli využívať Blackwell servery ako centrálne AI huby – zvládajúce všetko od predikcie zhoršenia pacienta (cez veľké časové modely vitálnych funkcií) po optimalizáciu prevádzky (napríklad správu lôžok pomocou reinforcement learningu). RAS prvky Blackwellu zabezpečujú, že tieto kritické systémy bežia spoľahlivo 24/7, a bezpečné enklávy chránia údaje pacientov pri trénovaní modelov na citlivých zdravotných záznamoch. Ako jeden z manažérov nemocnice podieľajúci sa na pilotnom projekte robotov povedal, „toto partnerstvo zvyšuje kvalitu služieb pre pacientov a optimalizuje vnútorné procesy“ worldbusinessoutlook.com – vyjadrenie, ktoré bude pravdepodobne rezonovať aj do budúcna, keď sa AI stane pevnou súčasťou nemocničnej prevádzky.

Porovnanie Blackwellu s inými AI akcelerátormi

Aj keď NVIDIA v súčasnosti dominuje trhu AI akcelerátorov, Blackwell čelí konkurencii alternatívnych hardvérových platforiem. Tu porovnávame Blackwell s významnými konkurentmi:

AMD Instinct MI300 séria (a jej nástupcovia)

Rada Instinct od AMD je hlavný konkurent NVIDIA GPU v oblasti AI pre dátové centrá. Najnovšie akcelerátory MI300X a MI300A (postavené na architektúre CDNA3 od AMD) zdieľajú s Blackwellom niektoré dizajnové filozofie – najmä používajú dizajn založený na čipletoch a pamäť HBM. MI300A je APU kombinujúci CPU a GPU na jednom čipe (pripomína koncept superčipu NVIDIA Grace+Blackwell), zatiaľ čo MI300X je čisto GPU varianta so 192 GB HBM3. Z hľadiska výkonu AMD tvrdí, že MI300X dokáže dohnať alebo prekonať NVIDIA Hopper (H100) pri niektorých úlohách inferencie research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Nezávislé výsledky MLPerf dokonca ukázali, že AMD MI325 (variant MI300) dosiahol porovnateľný výkon s Nvidia H100 (refresh „H200“) pri inferencii jazykového modelu Llama-70B spectrum.ieee.org. Blackwell od NVIDIA je však aj tak stále výrazne popredu v najvyššom segmente – jedna analýza poznamenala, že ak je metrikou čistý priepustnosť (tokeny/sek v krátkej latencii), „NVIDIA Blackwell je v svojej vlastnej lige“ medzi akcelerátormi rokov 2024–2025 ai-stack.ai. Prvé odhady naznačujú, že B100 výrazne prekonáva MI300X (možno 2–3× v priepustnosti transformátorov), aj keď za cenu vyššej spotreby energie.

Jednou z výhod, ktoré AMD zdôrazňuje, je efektivita nákladov a otvorenosť. GPU MI300 podporujú alternatívne softvérové stacky ako ROCm a AMD aktívne spolupracuje s open source AI frameworkmi (dokonca aj v partnerstve s Meta a Hugging Face na optimalizácii modelov pre AMD GPU research.aimultiple.com). Pre niektorých cloudových poskytovateľov a zákazníkov v Číne (kde platia exportné obmedzenia NVIDIA research.aimultiple.com), môžu byť GPU od AMD atraktívnym druhým zdrojom. Výzvou pre AMD však zostáva softvérový ekosystém – CUDA a knižnice NVIDIA stále poskytujú lepšiu podporu. Výpovedné bolo aj verejné škriepenie pri porovnávaní GPU od NVIDIA a AMD: správne nastavenie softvéru výrazne ovplyvňuje výsledky a mnohí vidia softvérový stack NVIDIA ako prepracovanejší research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Zhrnuté: séria AMD MI300 je konkurencieschopná s predošlou generáciou NVIDIA (Hopper) a ďalšia generácia AMD (MI350, ktorá by mala súťažiť s Blackwell/H200 research.aimultiple.com) sa bude snažiť zmenšiť rozdiel. Zatiaľ však má Blackwell náskok vo výkone na najvyššom konci, obzvlášť pri najväčších modeloch a veľko-klastrových zavedeniach.

Intel (Habana Gaudi a pripravovaný „Falcon Shores“)

Snaha Intelu v oblasti AI akcelerátorov má dve vetvy: získaný rad Habana Gaudi na AI tréning a vlastné architektúry GPU Intelu (Xe HPC). Akcelerátor Gaudi2 (uvedený v roku 2022) poskytol alternatívu k NVIDIA A100 pre tréning s konkurencieschopným výkonom na benchmarkoch ResNetu a BERT-u pri nižšej cene. Gaudi2 však zápasil s adopciou softvéru a aj keď bol predstavený Gaudi3, samotný Intel očakával od neho skromné predaje (~$500M v roku 2024) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Intel v poslednej dobe prešiel strategickými zmenami – veľmi promovaná iniciatíva Falcon Shores, pôvodne zamýšľaná ako hybrid CPU+GPU XPU konkurujúca Grace Hopper, bola odložená a redizajnovaná. Intel pôvodne „de-XPUoval“ Falcon Shores na čisto GPU dizajn a plánoval ho na rok 2025 hpcwire.com hpcwire.com. Dokonca sa objavujú správy, že Intel môže tieto špičkové AI čipy zrušiť alebo výrazne zmeniť ich zameranie – možno sa zamerať na špecifické segmenty (ako inferenčné akcelerátory), kde má výhodu crn.com bloomberg.com.

Medzitým je najkonkrétnejším produktom Intelu Ponte Vecchio / Max Series GPU, ktorý poháňa superpočítač Aurora. Ponte Vecchio je zložitý GPU so 47 čipletmi, ktorý bol roky meškaný a jeho deriváty (známe ako Rialto Bridge) boli zrušené. GPU v Aurore poskytujú vynikajúci FP64 HPC výkon, ale v AI úlohách zhruba zodpovedajú A100/H100 v mnohých úlohách. Výzvou Intelu zostáva realizácia a škálovanie – ich architektúry sú teoreticky výkonné, no dostať kremík včas na trh a s robustnými ovládačmi sa ukazuje ako veľmi náročné.

Pri priamom porovnaní Blackwell vs Intel: aktuálne neexistuje produkt spoločnosti Intel, ktorý by priamo konkuroval kombinácii výkonu pre trénovanie a ekosystému Blackwell. Zdá sa, že stratégia Intelu sa presúva k využívaniu svojich CPU (s AI rozšíreniami) a možno aj menších Gaudi akcelerátorov pre inferenciu, namiesto súboja v najväčších trénovacích klastroch. Ako to opísal jeden HPC analytik, Intel zrejme „priznáva trh AI trénovania súperom s GPU“ a sústreďuje sa na jednoduchšie víťazstvá hpcwire.com. Z toho vyplýva, že Blackwell pravdepodobne ovládne high-end segment trénovania bez konkurencie zo strany Intelu minimálne do rokov 2025/2026, kedy (ak vôbec) uvedie Intel Falcon Shores. Aj potom však podľa uniknutých informácií Falcon Shores mieri na špecifické segmenty (možno veľmi výkonný variant s 1500W pre určité záťaže) reddit.com wccftech.com, takže nie je vôbec jasné, či bude konkurenčný všeobecne voči DGX s Blackwell. K dnešnému dňu je Intel vzdialenou treťou vo sfére AI akcelerácie, pričom jeho pozícia v CPU stále ostáva relevantná (napr. veľa AI systémov používa Intel Xeon hostiteľov a Intel má zabudované AI inštrukcie v CPU pre ľahšie záťaže).

Google TPU (Tensor Processing Units)

Google sa vydal inou cestou so svojimi vlastnými TPU, špecializovanými ASIC navrhnutými hlavne na neurónové siete (najmä Google-ov softvér ako TensorFlow). Najnovšou verejnou generáciou je TPU v4, ktorá je nasadená v datacentrách Google a dostupná aj v Google Cloud. TPUv4 pody (4096 čipov) údajne dosahujú ~1 exaflop BF16 výkonu a boli použité na trénovanie veľkých modelov ako PaLM. Presné špecifikácie sú čiastočne proprietárne, ale TPUv4 je výkonnostne približne porovnateľný s generáciou NVIDIA A100/H100. Google však nedávno ohlásil novú generáciu s kódovým označením „Trillium“ TPU v5 (niektoré zdroje ju uvádzajú aj ako TPU v6, pričom Ironwood je konkrétny dizajn) research.aimultiple.com research.aimultiple.com. Ironwood TPU čip má poskytovať 4 614 TFLOPs AI výkonu (zrejme INT8 alebo BF16) na čip a škáluje do superpodov so 9216 čipmi s výkonom 42,5 exaflopu research.aimultiple.com. Zaujímavé je, že TPU v5 má 192 GB HBM na čip (rovnako ako Blackwell), 7,2 TB/s pamäťového pásma (porovnateľné alebo vyššie) a vylepšené prepojenie medzi čipmi s rýchlosťou 1,2 Tbps research.aimultiple.com. Okrem toho dosahuje 2× lepšiu energetickú účinnosť než TPUv4. Tieto parametre naznačujú, že najnovšie TPU od Google sú v mnohých ohľadoch v rovnakej triede ako Blackwell.

Rozdielom je, že TPU nie sú všeobecne dostupné okrem internej potreby Google a pre zákazníkov Google Cloudu. Excelujú v záťažiach ako veľké matice a poháňajú produkty Google (Vyhľadávanie, Fotky atď.), ale ide o uzavretejší ekosystém. Napríklad TPU je optimalizované na úlohy TensorFlow a JAX v Google Cloud, zatiaľ čo NVIDIA GPU sú používané všade, v mnohých frameworkoch. Pri porovnaní Blackwell vs TPU vo veľkom AÍ: Blackwell ponúka viac flexibility (podporuje širšie typy modelov a vlastných operácií), zatiaľ čo TPU môže užšie špecializované Google úlohy vykonávať efektívnejšie. Google pravdepodobne bude pokračovať v internom využívaní TPU kvôli cene, no je príznačné, že aj samotný Google hodlá na svojom cloude ponúkať Blackwell GPU popri TPU nvidianews.nvidia.com. To naznačuje, že mnoho zákazníkov preferuje NVIDIA ekosystém, alebo potrebuje univerzálnosť. Stručne, Google TPU sú impozantné – najnovšie dosahujú surové špecifikácie ako Blackwell – no obsluhujú užšie trhy. Blackwell si udržiava náskok v rozšírení a v softvérovej podpore, preto aj Google spolupracuje s NVIDIA (ako poznamenal Pichai, majú „dlhoročné partnerstvo“ s NVIDIA v oblasti infraštruktúry) nvidianews.nvidia.com.

Cerebras (Wafer-Scale Engine)

Cerebras Systems sa vydal unikátnou cestou vytvorením Wafer-Scale Engine (WSE) – AI čipu doslova veľkosti celého kremíkového waffera. Súčasný WSE-2 obsahuje 2,6 bilióna tranzistorov a 850 000 jednoduchých výpočtových jadier na jednom zariadení research.aimultiple.com, čo prekonáva každé bežné čipy v počte tranzistorov. Výhodou tohto prístupu je, že všetky tieto jadrá zdieľajú rýchlu lokálnu pamäť a komunikáciu priamo na waferi, bez potreby sieťovania viacerých čipov. Pri trénovaní veľmi veľkých modelov tak Cerebras niekedy udrží celý model na jednom waferi, čím odpadá komplexita paralelnej distribúcie. Každé jadro je však relatívne jednoduché, s nízkou frekvenciou, takže surový výkon priamo neodráža počet tranzistorov. V praxi systém Cerebras CS-2 (jeden WSE-2) umožnil trénovať modely ako GPT-3 priamo (bez potreby GPU paralelizácie medzi uzlami), no cena za výkon v praxi neprekonala GPU, okrem špecifických scenárov. Cerebras nedávno predstavil WSE-3 s ešte väčším počtom tranzistorov (údajne 4 bilióny tranzistorov) research.aimultiple.com.

Pri porovnaní s Blackwell: Cerebras WSE vie držať v pamäti obrovské siete, ale hustý výpočtový výkon a vyššia frekvencia znamenajú, že každý Blackwell GPU spraví viac operácií za sekundu v typických úlohách hlbokého učenia. Napríklad 40 PFLOPS v FP4 pri Blackwell je pre Cerebras nedosiahnuteľné, hoci jeho architektúra na maximálnej riedkosti (sparsity) to môže čiastočne vyrovnať. Cerebras prezentuje svoje riešenie ako jednoduchšie na škálovanie (stačí pridať ďalší wafer, prepojiť cez MemoryX a SwarmX), vyniká na veľmi veľkých riedkych modeloch či ak je problémom pamäť. Na mainstreamové husté modely je však škálovanie pomocou GPU (a zvlášť vylepšený Blackwell) stále rýchlejšie pre väčšinu. Cerebras si však našiel svoje miesto v niektorých laboratóriách a ponúka služby v cloude, vhodné pre tých, ktorí chcú obísť komplexitu programovania s viacerými GPU. Nástup Blackwell so zjednotenou veľkou pamäťou a rýchlejším prepojením však časť priestoru, ktorý Cerebras cielil (veľkosť a škálovanie modelov), čiastočne zmenšuje.

Graphcore IPU

Britský startup Graphcore vyvinul Intelligence Processing Unit (IPU) so zameraním na jemnozrnnú paralelizáciu a vysokú šírku pásma pamäte na jednotku výpočtu. IPU čip obsahuje veľké množstvo malých jadier (1 472 jadier v GC200 čipe) s lokálnou pamäťou, čo umožňuje masívnu paralelnú exekúciu neurónových sietí s nepravidelnými štruktúrami. IPU-POD systémy (napr. IPU-POD256 s 256 čipmi) dosahujú pôsobivý výkon na úlohách ako riedke neurónové siete, alebo grafové siete. Prístup Graphcore je menej o surových TFLOPS, viac o výkone pri zložitých závislostiach modelov (nie len veľké matice). V porovnaní s NVIDIA: Graphcore prezentačne tvrdí konkurenčné trénovacie výkony na niektorých víziových modeloch a efektivitu pri malých batchoch. Po nástupe veľkých hustých transformerov IPU strácajú dych pri požiadavkách na FLOPS aj pamäť. Najnovší Bow IPU využíva 3D-pamäť pre vyššie pásmo, ale na jeden čip má stále oveľa menej pamäte (≈ 900 MB na IPU) než GPU, čo znamená, že veľké modely si vyžadujú veľa IPU a zložité delenie modelu. Blackwell od NVIDIA so svojou obrovskou pamäťou a špecializovanými transformátor akcelerátormi pravdepodobne ešte viac rozširuje odstup na najčastejšie záťaže (LLM a pod.). Graphcore sa orientuje na špecifické trhy (dosiahli víťazstvá vo financiách a výskumných inštitúciách research.aimultiple.com) a uvádza lepšiu energetickú efektivitu pre stredne veľké modely. Blackwell má však výhodu efektivity a softvérového ekosystému (PyTorch a pod. najprv optimalizujú CUDA), tým Graphcore znevýhodňuje pre bežné využitie. Stručne: Graphcore IPU je inovatívna architektúra so šancou v úzko špecializovaných úlohách, no Blackwell GPU zostáva jasnou voľbou pre široké spektrum AI úloh.

Tenstorrent a ďalšie AI čipové startupy

Vlna startupov sa snaží konkurovať NVIDIA inovatívnymi architektúrami, často so zameraním na konkrétne oblasti ako energetická efektivita alebo nízkonákladová inference:

Tenstorrent: Spoluzaložený legendárnym architektom J. Kellerom, Tenstorrent navrhuje AI čipy na báze flexibilnej dataflow architektúry a využíva RISC-V jadrá. Ich najnovší čip Wormhole sa ponúka v PCIe kartách aj serveroch (napr. systém Galaxy od Tenstorrent) pre trénovanie aj inferenciu research.aimultiple.com. Tenstorrent zdôrazňuje modulárny dizajn a svoju IP licencuje aj do SoC iných výrobcov. Nedávno získali investície nad 200 mil. USD (aj od Jeffa Bezosa), ako stávku na útok voči NVIDIA research.aimultiple.com. Stratégia Tenstorrentu je hlavne byť licencovateľným AI akcelerátorom pre rôzne systémy (aj automotive či edge). Výkonové údaje sú málo verejné; zrejme konkurujú strednej triede NVIDIA GPU na ResNet alebo menších transformeroch, no nedosahujú high-end Blackwell. Architektúra môže vyniknúť v nízkoenergetických alebo edge dátových centrách vďaka programovateľnosti RISC-V a potenciálne vyššej efektivite. Ak budú pokračovať v inováciách, Tenstorrent má šancu, no zatiaľ Blackwell dominuje absolútnym výkonom a ekosystémom.
Mythic, Groq, d-Matrix a i.: Viaceré startupy cielené na inferenčné akcelerátory so svojskými prístupmi. Mythic používa analógové výpočty v pamäti pre extrémne úsporné maticové násobenie. Groq (založený bývalými inžiniermi TPU z Google) vytvoril procesor s deterministickým inštrukčným pipeline (tzv. „tensor streaming processor“) a sľubuje nízku latenciu a vysoký batch-1 výkon – Groq deklaruje výhodu pre určitú časť real-time inferencie. d-Matrix stavia čipy na urychlenie inferencie LLM pomocou digitálnych výpočtov v pamäti. Každý zo startupov sa venuje časti trhu, kde je NVIDIA často nadbytočná alebo neefektívna: Mythic pre edge, Groq pre latenciou kritické úlohy, d-Matrix pre lacné LLM. No všetky bojujú s problémom softvérovej integrácie a obmedzeného zamerania. Groq uzol možno porazí využívaný GPU v jednej úlohe, no Blackwell je bezpečná voľba pre väčšinu dátových centier vďaka škále a softvéru. Navyše NVIDIA sama tlačí do inference cez optimalizovaný softvér (Triton Inference Server) či kombinácie Grace Hopper. Startupy musia udržať výrazný náskok v špecifických oblastiach. Zatiaľ žiadny Blackwell v trénovaní neohrozuje, no prispievajú k rozmanitosti akcelerátorov.
AWS Trainium a ďalší: Niektorí cloudoví hráči vyvíjajú vlastné AI čipy (AWS Trainium na trénovanie a Inferentia na inference, Microsoft so šuškami o čipe Athena atď.). Trainium v2 klastre využíva AWS interne (napr. na trénovanie modelov Anthropic) research.aimultiple.com. Cieľom týchto čipov je redukovať závislosť na NVIDIA a optimalizovať výkon a cenu pre konkrétne úlohy cloud operátora. Nie sú to síce „startup“, ale sú dôležitou konkurenciou – môžu NVIDIA zobrať podiel v cloude. Blackwell má silný dopyt u cloudov, ale dlhodobý tlak na vlastný hardvér ovplyvní ceny aj funkcionalitu.

Konečný verdikt: NVIDIA Blackwell momentálne predstavuje vrchol AI akcelerátorov v roku 2025, no konkurencia je robustná. AMD rýchlo dobieha (najmä v inference a GPU s veľkou pamäťou), Google-ove TPU vyzývajú NVIDIA na poli superpočítačov (hoci len interne v Google) a startupy inovatívne menia efektivitu či integráciu. Ako to vystihli analytici Bloombergu, „Pre zákazníkov, ktorí súťažia v tréningu AI… je výkonnostný náskok Hopper a Blackwellu rozhodujúci”, otázkou je, ako dlho si NVIDIA udrží tento náskok pri masívnych investíciách konkurencie bloomberg.com. Zatiaľ si NVIDIA udržiava náskok vďaka agresívnej roadmape (Blackwell dorazil len 2 roky po Hopper s masívnym skokom vo výkone).

Budúci vývoj: trendy v oblasti hardvérových akcelerátorov pre AI

S tým, ako Blackwell nastavuje nové štandardy, čo čaká AI hardvér ďalej? Na obzore je viditeľných niekoľko kľúčových trendov:

Pokračujúci vývoj viacčipových a čipletových riešení: Blackwellov dizajn s dvoma čipmi je pravdepodobne len začiatkom. Budúce akcelerátory môžu integrovať ešte viac čipletov – napríklad rozdelenie na výpočtové dlaždice a pamäťové dlaždice, alebo kombinovanie GPU jadier so špecializovanými AI jadrami. AMD a Intel už skúmajú 3D stohovanie (napr. AMD V-Cache na CPU, potenciálne stohovanie HBM alebo SRAM na GPU). NVIDIA by mohla v budúcich architektúrach zaviesť 3D integráciu na umiestnenie cache alebo logiky nad výpočtové čipy pre vyššiu rýchlosť a efektivitu. Nový štandard UCIe pre prepojenie čipletov by mohol umožniť kombinovať čiplety od rôznych výrobcov v jednom balení (predstavte si budúci modul s NVIDIA GPU chipletom a akcelerátorom AI od tretej strany alebo s vlastným IO čipletom dohromady). Úspech Blackwellovho MCM (Multi-Chip Module) zaručuje, že éra monolitických obrovských čipov skončila – čipletový dizajn bude normou pre špičkové akcelerátory pri zvyšovaní výkonu.
Špecializácia pre AI záťaže: S tým, ako sa AI záťaže diverzifikujú, môžeme očakávať viac špecializovaných jednotiek v rámci akcelerátorov. Blackwell už pridal Transformer Engine. Budúce návrhy môžu obsahovať špeciálny hardvér pre odporúčacie algoritmy (ktoré zahŕňajú riedke prístupy do pamäte), pre grafové neurónové siete alebo pre simulácie posilňovaného učenia. Objavuje sa tiež záujem o analógové výpočty pre neurónové siete (napr. Mythic) na dramatické zníženie spotreby energie, hoci to sa najskôr objaví len v špecifických produktoch. Očakávame aj podporu nových číselných formátov – Blackwellov FP4 môže nasledovať ďalšie novinky (napr. “block floating point”, stochastické zaokrúhľovacie techniky) na ešte väčšiu efektivitu. V podstate sa koncept “tensor core” rozšíri na širšie spektrum AI operácií.
Pokroky v prepojeniach – optické a ďalšie: NVLink 5 je elektrický, no s tým, ako sa GPU klastre približujú exascale výpočtom, môžu medené prepojenia naraziť na limity dosahu a energie. Priemysel skúma optické prepojenia na komunikáciu na úrovni racku či dokonca medzi čipmi. NVIDIA akvizíciami sieťových firiem (Mellanox, Cumulus, atď.) a projektmi ako Quantum InfiniBand prepínače s výpočtom v sieti (SHARP) ukazuje dôraz na sieťové technológie. V nasledujúcich rokoch môžeme vidieť GPU s optickým I/O na priamu fiber konektivitu medzi servermi alebo fotonické rozhrania podobné NVLink, ktoré udržia vysokú priepustnosť aj na väčšie vzdialenosti. To umožní ešte väčšie disagregované klastry (potenciálne tisíce akcelerátorov) fungujúce ako jeden systém – užitočné pri gigantických modeloch a rozptýlenom inferencii (výpočtoch).
Energetická efektivita a udržateľnosť: Ako rastú modely a dátové centrá, spotreba energie je hlavnou témou. Blackwell GPU majú vysoký príkon (pravdepodobne 700W+ pre B100 SXM modul), a hoci sú efektívnejšie na výpočtový výkon než predchodcovia, celková spotreba AI infraštruktúry stúpa. Budúci hardvér bude musieť drasticky zlepšiť výkon na watt. Stratégie zahrňujú prechod na menšie výrobné procesy (3nm, 2nm), nové typy tranzistorov (Gate-all-around FETs), dynamické škálovanie napätia/frekvencie podľa AI záťaže, a lepšie chladenie (NVIDIA už priniesla imerzné a kvapalinové chladené konfigurácie pre Blackwell HGX systémy nvidia.com). Môžeme tiež očakávať architektonické zmeny ako miešanie výpočtov v nižšej presnosti a analógových výpočtov v sieti pre znižovanie spotreby. Objaví sa aj väčšia ponuka akcelerátorov pre edge a IoT – tie uprednostňujú nízku spotrebu, pričom know-how od firiem ako ARM, Qualcomm a Apple (neurónové jednotky v smartfónoch atď.) sa prenesie z top segmentu. Aj sama NVIDIA môže predstaviť nasledovníka rady Jetson s architektúrou odvodenou od Blackwellu pre inferenciu na hrane – v robotike, kamerách či vozidlách, čím prinesie časť schopností dátového centra do malovýkonných zariadení.
Edge computing verzus cloud: S rastúcimi schopnosťami hardvéru sa niektoré AI úlohy, ktoré dnes vyžadujú cloud, presunú priamo na zariadenie. Napríklad budúce AR/VR okuliare alebo domáci roboti môžu mať vlastné mini-Blackwell úrovne akcelerátorov na lokálne spracovanie komplexnej AI (kvôli latencii či ochrane súkromia). To by mohlo viesť k viac federovanému modelu AI výpočtu. Trend edge computingu znamená, že akcelerácia AI bude potrebná nielen vo veľkých serveroch, ale aj v malých, nasaditeľných formátoch. Vplyv Blackwellu môžeme vidieť v SoC dizajnoch (ako je DRIVE Thor do áut, podobný môžeme vidieť v dronoch či priemyselných kontroléroch). Výzvou je dosiahnutie vysokého výkonu v striktne limitovaných podmienkach spotreby a chladenia – riešia to startupy typu EdgeCortex alebo výrobcovia mobilných čipov. Postupne sa stiera rozdiel medzi “AI GPU” a bežným SoC, keďže prakticky všetky výpočtové zariadenia získajú AI akceleračné schopnosti.
Integrácia AI a tradičného HPC: Budúcnosť prinesie aj väčšiu integráciu medzi CPU a GPU (alebo AI akcelerátormi). NVIDIA Grace (CPU) + Blackwell (GPU) “superchip” je jedným z týchto krokov. APUs od AMD sú ďalším príkladom. Intelova vízia Falcon Shores (x86 + Xe GPU) sa uberá podobným smerom. Ako sa vylepšujú štandardy koherencie pamäte (napr. CXL pre prepojenie pamäťových priestorov medzi akcelerátormi a CPU), môžeme vidieť systémy, kde AI akcelerátory majú s CPU spoločnú pamäť, čím sa odstráni potreba kopírovať dáta. To je dôležité pre workflow spájajúce simuláciu a AI (napr. použitie AI modelu v slučke fyzikálnej simulácie). Dlhodobo možno vzniknú “XPU” architektúry, spájajúce rôzne typy jadier – skalárne, vektorové, maticové – podľa potrieb aplikácie. Pre teraz je spojená dvojica Grace CPU a Blackwell GPU cez NVLink špičkovým príkladom tohto trendu, poskytujúc takmer 1 TB/s koherencie, ktorá umožňuje plynulé prepojenie CPU úloh a GPU úloh nvidia.com. Budúce čipy sa môžu integrovať ešte tesnejšie (možno priamo na jeden čip podľa možnosti výroby).

V podstate budúcnosť hardvéru pre AI znamená tlačiť výkonnostné limity a pritom sa zameriavať na efektivitu a nové formáty. Konkurencia prinesie rýchlu inováciu – NVIDIA nezostane stáť, ale ani AMD, Intel, Google či množstvo startupov. Pravdepodobne uvidíme rozmanitosť akcelerátorov optimalizovaných pre rôzne úrovne (cloud, edge) a účely (tréning, inferencia, špecializácia). Vzhľadom na momentálne momentum NVIDIA s Blackwellom je však očakávané, že práve oni budú určovať tempo, aspoň v krátkodobom horizonte. Jensen Huang často spomína „akcelerované výpočty“ ako centrálnu stratégiu NVIDIA nvidianews.nvidia.com, čo znamená vývoj GPU smerom k akcelerácii akýchkoľvek výpočtových úloh. Blackwell a jeho nástupcovia budú čoraz univerzálnejšie, zvládnu úlohy presahujúce neurónové siete – od spracovania dát až po AI poháňané databázové dotazy – čím sa stiera hranica medzi AI čipmi a všeobecnými procesormi.

Dopady na trh a význam

Uvedenie Blackwellu má zásadný vplyv na AI priemysel aj trh:

Cloudové služby: Hyperskalery (AWS, Azure, Google Cloud, Oracle) súťažia, kto nasadí Blackwell GPU do dátových centier najrýchlejšie, pretože dopyt po AI výpočtoch je nevyčerpateľný. Všetci oznámili dostupnosť Blackwellu v rokoch 2024–2025 nvidianews.nvidia.com. To pravdepodobne ešte upevní dominanciu NVIDIA v oblasti cloudových GPU, aj keď títo poskytovatelia pracujú na vlastných čipoch. Z krátkodobého hľadiska zákazníci cloudu profitujú z prístupu k výkonnejším inštanciám – napríklad užívateľ AWS si môže prenajať Blackwell inštanciu a získať oveľa rýchlejší tréning alebo obslúži viac AI dotazov za dolár než predtým. Toto môže potenciálne znížiť náklady na cloudové AI (alebo aspoň zvýšiť výkon pri rovnakej cene), čo umožní startupom robiť veci (napr. trénovať nový veľký model), ktoré si doteraz mohol dovoliť len dobre financovaný tím. Na druhej strane, cloudové firmy budú pozorne sledovať svoje náklady; Blackwell GPU sú extrémne drahé (desiatky tisíc dolárov za kus), takže ceny v cloude budú odrážať túto prémiovosť. Cloudová kapacita GPU bola už počas H100 cyklu obmedzená vysokým dopytom – s ešte väčšou popularitou Blackwellu (a limitovanou ranou ponukou) môžeme vidieť pokračujúce nedostatky či problémy s alokáciou až do roku 2025. Tí poskytovatelia cloudu, ktorí si zabezpečia veľké alokácie Blackwellu (napr. Oracle s raným prístupom, alebo AWS cez spoločné vývojové dohody nvidianews.nvidia.com), môžu prilákať viac AI orientovaných zákazníkov.
Podniky a nasadzovanie AI: Pre veľké podniky znamenajú systémy postavené na Blackwell nižšiu bariéru pre nasadenie pokročilých AI riešení. Odvetvia ako financie, telekomunikácie, maloobchod či výroba súťažia v implementácii AI do svojich procesov a produktov. S efektivitou Blackwellu dosiahne podnik potrebný výkon s menším počtom uzlov – tam, kde ste kedysi potrebovali miestnosť so 16 DGX servermi, môžu teraz na rovnakú AI záťaž stačiť 4 Blackwell systémy. Tým klesá nielen počet potrebného hardvéru, ale aj spotreba energie či potreba priestoru (čo je podstatné pre firmy sledujúce účty za elektrinu alebo uhlíkovú stopu). Očakáva sa vlna modernizačných AI projektov s príchodom Blackwellu: napr. banky posilňujúce svoje modely pre riziko a detekciu podvodov Blackwell klastrami, aby mohli spúšťať zložitejšie modely, alebo automobilky masívne zrýchľujúce vývoj autonómneho riadenia (ako keď viaceré automobilky prechádzajú na Drive Thor). Podniky ocenia aj bezpečnostné funkcie Blackwellu, ako dôverné výpočty na splnenie predpisov – napr. zdravotné firmy môžu spracovávať citlivé pacientské dáta plne šifrovane pri využití výkonných GPU nvidia.com.
AI startupy a výskumné laboratóriá: Pre startupy zamerané na AI (či už vyvíjajú nové modely alebo služby poháňané AI) môže byť Blackwell zásadným zlomom. Vyrovnáva to trochu podmienky s veľkými technologickými korporáciami, lebo začínajúce firmy môžu získať rovnaký typ hardvéru cez cloud alebo colocation (viaceré AI cloudy ako CoreWeave, Lambda, atď. už ponúkajú Blackwell v roku 2024 nvidianews.nvidia.com). Tak môže aj dobre financovaný startup trénovať najmodernejší model bez dlhého čakania v rade alebo kompromisov na veľkosti. Môžeme teda očakávať zrýchlenie inovácií a viac konkurencie vo vývoji AI modelov. Na druhej strane to môže zväčšovať priepasť medzi tými, ktorí si cutting-edge hardvér môžu dovoliť a ostatnými. NVIDIA prioritizuje svoje najvýkonnejšie GPU často veľkým zákazníkom – dynamika, ktorú kritizovali viacerí vedci aj počas H100 cyklu. Ak bude Blackwell rovnako žiadaný, menšie laboratóriá môžu mať stále problém sa k nemu dostať. Môže to stimulovať výskumné superpočítače komunity (napr. akademické klastry financované verejnými grantmi s Blackwellom) alebo širšie využívanie alternatívnych čipov (napr. AMD, ak budú dostupné skôr či za nižšiu cenu). Ale celkovo široká dostupnosť Blackwellu do polovice 2025 prudko urýchli AI R&D a prinesie nové modely a schopnosti, ktoré sme doteraz nevideli (lebo výpočtová kapacita bola prekážkou).
Konkurencia na trhu: Z pohľadu trhu Blackwell upevňuje líderskú pozíciu NVIDIA v AI hardvéri. Analytici uvádzajú, že NVIDIA má asi 80–90 % podiel na trhu AI akcelerátorov a náskok Blackwellu konkurencii sťažuje jeho narušenie reddit.com. Najbližším konkurentom je AMD – ich stratégia dosiahnuť 15–20 % podiel v nasledujúcich rokoch závisí od úspechu MI300 a rýchleho dodania ďalšej generácie. Ak Blackwell jasne dominuje a stane sa univerzálnou voľbou, zákazníci nemusia alternatívy ani skúšať, čím sa upevní postavenie NVIDIA (podobne ako sa CUDA stala štandardom). Obrovský trh AI (bilióny dolárov príležitostí) však znamená, že je tu priestor pre viacerých hráčov. Cloudy si poisťujú budúcnosť investíciami do vlastných čipov (Google TPU, AWS Trainium). Ak sa osvedčia, môžu časom obmedziť rast NVIDIA v cloude. Dôležitý je aj geopolitický rozmer – čínske technologické firmy nemôžu kvôli exportným obmedzeniam dovážať top NVIDIA GPU, preto vyvíjajú domáce AI čipy (Biren, Alibaba T-Head, Huawei Ascend). Tie aktuálne zaostávajú o jednu-dve generácie (zhruba na úrovni A100) research.aimultiple.com research.aimultiple.com, no môžu sa rýchlo zlepšovať a vytvoriť paralelné ekosystémy. NVIDIA preto ponúka mierne “osekané” verzie svojich GPU (napr. H800 pre Čínu). Je pravdepodobné, že aj Blackwell bude existovať vo variantoch s exportnými obmedzeniami. Dlhodobo tak hrozí fragmentácia trhu AI hardvéru podľa regiónov, no v najbližšom období zostáva NVIDIA dominantným riešením pre väčšinu sveta.
Náklady a ekonómia AI: Výkon Blackwellu by mohol výrazne znížiť náklady na jeden AI tréning alebo inferenciu, ako uvádza výrobca. To môže urýchliť nasadenie AI aj v citlivých (na cenu) sektoroch. Napríklad 25× efektívnejšia inferencia môže umožniť nasadiť veľký jazykový model v spotrebiteľskej aplikácii, kde by bola prevádzka na H100 príliš drahá. Znamená to, že AI funkcie v softvéri (asistenti v kancelárii, kóderské nástroje atď.) sa stanú lacnejšie a rozšírenejšie. Uvidíme aj nové „AI-as-a-service“ ponuky využívajúce Blackwell, kde firmy ponúknu tréning či hostovanie modelov klientom na Blackwell infraštruktúre (niektoré, ako MosaicML – dnes súčasť Databricks – to už robia s predchádzajúcimi GPU; Blackwell služby ešte zlepší). Na druhej strane sú najvýkonnejšie GPU stále extrémne drahé – firmy budú síce míňať podobné sumy, ale urobia omnoho viac AI za rovnaké peniaze. Aj extrémna trhová kapitalizácia NVIDIA (bilióny USD) odzrkadľuje očakávanie prudkého rastu dopytu po akcelerátoroch, keďže AI preniká všade. Blackwell teda ešte viac akcentuje trend hladu po AI výpočtovom výkone: väčšia ponuka (výpočtov) umožní nové aplikácie, ktoré ďalej zvýšia dopyt.
Slučka spätnej väzby na inovácie: Široké nasadenie Blackwellu môže ovplyvniť aj smerovanie výskumu. Vedci si môžu dovoliť experimenty a výpočtovo náročné postupy (obrovské ansámble, tréning na dlhých sekvenciách atď.), ktoré by na slabšom hardvéri ani neskúšali. To môže viesť k prelomom, ktoré stáli len na dostupnosti výpočtov. Napríklad skúmanie plne verných 3D AI modelov či multimodálnych modelov, ktoré v doteraz nevídanej komplexnosti spracúvajú audio aj video naraz. Je to podobné ako umožnila HPC vedy posunúť ďalej – masívna dostupnosť výpočtov cez Blackwell otvorí nové architektúry (možno niečo za hranicou Transformerov), ktoré by predtým neboli uskutočniteľné.
Harmonogram ďalšej generácie: Nakoniec, vplyv Blackwellu bude závisieť aj od toho, ako dlho zostane vlajkovou loďou pred ďalším skokom. NVIDIA uvádza nové architektúry zhruba v 2-ročnom intervale. Ak to bude pokračovať, nasledovníka (meno zrejme na “C”, ak budú pokračovať v abecednom označení po vedcoch – možno “Curie” alebo podobne) môžeme očakávať okolo 2026/27. Dovtedy, minimálne po rok 2025 aj 2026, zostane Blackwell páteří najmodernejších AI výpočtových inštalácií. Jeho úspešné nasadenie ovplyvní aj kroky konkurencie (napr. AMD môže urýchliť ďalšie vydanie, Intel rozhodne, či sa oplatí investovať viac alebo zmeniť stratégiu).

Na záver, NVIDIA Blackwell nie je len nový čip – je katalyzátorom, ktorý urýchľuje celý ekosystém AI. Umožňuje inžinierom a výskumníkom dosiahnuť viac, firmám sľubuje rýchlejšie poznatky a inteligentnejšie produkty a núti konkurenciu zvýšiť úroveň inovácií. Od mega-dátových centier pre AI až po autonómne zariadenia na hrane – Blackwell a jeho nasledovníci poháňajú ďalšiu vlnu AI inovácií a skutočne nás posúvajú “za Blackwell” do budúcnosti akcelerovaných výpočtov.

Zdroje: Informácie v tejto správe sú čerpané z oficiálnych oznámení NVIDIA a technických prehľadov o architektúre Blackwell nvidia.com nvidianews.nvidia.com, analýz odborníkov z odvetvia a publikácií (IEEE Spectrum, HPCwire, Forbes) týkajúcich sa porovnávacích testov spectrum.ieee.org ai-stack.ai, a tlačových správ partnerov spoločnosti NVIDIA, ktoré zvýrazňujú príklady použitia v oblasti cloudových riešení, automobilového priemyslu a zdravotnej starostlivosti nvidianews.nvidia.com worldbusinessoutlook.com. Tieto zdroje zahŕňajú aj oznámenia z hlavného príhovoru NVIDIA GTC 2024 nvidianews.nvidia.com, technické blogy cudocompute.com cudocompute.com a nezávislé hodnotenia novovznikajúcich AI hardvérov research.aimultiple.com bloomberg.com. Spoločne poskytujú komplexný pohľad na schopnosti Blackwellu a jeho kontext v meniacom sa prostredí AI hardvéru.