NVIDIA, leader mondiale nella produzione di unità di elaborazione grafica (GPU), ha recentemente annunciato il lancio della seconda generazione dei chip “Blackwell”, denominati B300, prevista per il secondo o terzo trimestre del 2025. Questi nuovi chip promettono un incremento delle prestazioni fino al 50% rispetto alla generazione precedente, con un focus particolare sull’ottimizzazione dei processi di inferenza nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA).
Una delle innovazioni più significative dei B300 riguarda l’espansione della capacità di memoria. Mentre i modelli precedenti utilizzavano moduli HBM3E a 8 strati, i B300 adotteranno moduli a 12 strati, offrendo una capacità di memoria di 288 GB per GPU e una larghezza di banda di 8 TB al secondo. Questa configurazione avanzata consentirà una gestione più efficiente di modelli di IA di grandi dimensioni, migliorando sia la velocità di addestramento che l’efficienza dei processi di inferenza, con una potenziale riduzione dei costi fino a tre volte.
In termini di consumo energetico, i B300 manterranno il processo produttivo a 4 nanometri, come i loro predecessori, ma con un aumento della potenza termica di progetto (TDP) a 1400 W, superiore di 200 W rispetto ai modelli B200. Questo incremento energetico è correlato all’aumento delle prestazioni del 50%, garantendo un equilibrio tra potenza e efficienza.
Un’altra caratteristica distintiva dei B300 sarà l’integrazione delle schede di interfaccia di rete (NIC) “800G ConnectX-8”, che offriranno una larghezza di banda doppia rispetto alle precedenti “400G ConnectX-7” e un numero maggiore di linee PCIe, passando da 32 a 48. Questa innovazione faciliterà l’implementazione di cluster su larga scala, essenziali per applicazioni avanzate di IA.
NVIDIA prevede inoltre di modificare la strategia di distribuzione dei B300, fornendo le GPU montate su moduli SXM insieme ai processori Grace CPU e ai controller di gestione host (HMC) di Axiado. Questo approccio mira a offrire maggiore flessibilità ai partner OEM e agli operatori di hyperscale, consentendo loro di personalizzare i sistemi basati su architettura Blackwell in base alle specifiche esigenze operative.