Teknoloji devi Nvidia'nın, 2027 yılında piyasaya sürmeyi planladığı Rubin Ultra yapay zeka hızlandırıcısı için iddialı bir karar aldığı öne sürülüyor. Başlangıçta dört GPU çipini bir araya getirerek benzersiz bir performans sunmayı hedefleyen şirket, bu karmaşık tasarımın üretim zorlukları nedeniyle vazgeçtiği ve bunun yerine daha kolay üretilebilen çift çipli bir tasarıma yöneldiği iddia ediliyor.
Nvidia'nın dört çipletli Rubin Ultra GPU'su, şirketin son yıllardaki en iddialı projelerinden biri olarak görülüyordu. Bu tasarım, sadece orijinal Rubin modeline (iki çiplet kullanıyordu) göre performansı ikiye katlamakla kalmayacak, aynı zamanda Nvidia'nın veri merkezi GPU'larının karmaşıklığını daha önce görülmemiş seviyelere taşıyacaktı. Ancak, mevcut gelişmiş paketleme teknolojileriyle birbirine yakın büyüklükteki dört çipi birleştirmek büyük bir mühendislik meydan okuması olarak değerlendiriliyor. Dört karmaşık çipletin ve 16 HBM4E modülünün soğutulması da hem zorlu hem de maliyetli bir süreç olacaktı. Bu nedenlerle, 'üretim uygulama endişeleri' gerekçe gösterilerek, Nvidia'nın dört çipletli Rubin Ultra tasarımını iptal ettiği ve iki çipletli bir tasarıma odaklandığı belirtiliyor. Bu bilginin henüz resmi olmadığını ve eklenmesi gereken tuz taneleriyle ele alınması gerektiğini hatırlatmakta fayda var. Nvidia'dan bu konuda bir açıklama bekleniyor.
Bu gelişmenin bir sonucu olarak, Nvidia'nın 'yeni' Rubin Ultra'sı, orijinaline göre yarı yarıya daha az güçlü olabileceği düşünülüyor. Bu durum, özellikle AMD'nin Instinct MI500 serisi gibi rakip ürünlere karşı rekabetçiliğini azaltabilir. Elbette, Nvidia'nın yine de yapay zeka hızlandırıcısından ek performans elde etmek için Rubin Ultra tasarımını optimize etmesi ve yükseltmeyi haklı çıkarması muhtemeldir. Ayrıca, Nvidia'nın Rubin Ultra'da orijinal Rubin'in kullandığı HBM4 yerine HBM4E belleği kullanacağını da belirtmek gerekir. Dahası, Rubin GPU'larla birlikte Nvidia, GPU sayısını ölçeklendirme başına en az 144 pakete çıkaran sıvı soğutmalı Kyber raf ölçekli sistemler sunmayı planlıyor. Bu da Nvidia'nın müşterilerine satacağı hesaplama performansını artıracaktır.
İddialara göre, 16 HBM4E paketli bir yapay zeka hızlandırıcısının iptal edilmesinin genel HBM pazarı üzerinde de bir etkisi olabilir. Zira 'yeni' Rubin Ultra yalnızca sekiz HBM4E modülü kullanacak.
Dört çipletli Rubin Ultra'nın iptal edilmesi, iki çipletli bir Rubin Ultra GPU'nun orijinaline göre daha az maliyetli olacağı anlamına da gelebilir. Bu arada, Nvidia bireysel GPU'lardan ziyade raf ölçekli çözümler satmaya odaklandığı için, bu durumun Nvidia'nın ortaklarının harcamalarını nasıl etkileyeceği henüz belirsiz. Eğer ortaklar daha fazla GPU elde etmek için daha fazla sistem satın almak zorunda kalırlarsa, aynı sayıda çiplete sahip daha az sistem satın alacaklarına kıyasla daha fazla harcama yapmaları olasıdır.
