Nvidia överväger mindre minneskonfigurationer för Rubin Ultra-acceleratorer på grund av HBM-brist
Enligt rapporter planerar Nvidia att erbjuda nya versioner av sina Rubin Ultra-acceleratorer med reducerad HBM-minneskapacitet för att hantera leveranssvårigheter med avancerade minneschip.
Teknikmediet The Information har rapporterat att Nvidia överväger att minska minneskonfigurationen för sina högpresterande Rubin Ultra-acceleratorer. Anledningen bakom förändringen är en brist på högbandbreddsminne (HBM)-chip, som är avgörande för acceleratorer som används i AI-applikationer.
Nvidias VD Jensen Huang visade tidigare upp Rubin Ultra-beräkningsramen, som innehåller fyra beräkningschip och 1 terabyte (TB) HBM4E-minne. En enskild grafikkprocessor kan nå en minneskapacitet på upp till 1024 GB. Nu ryktas det att företaget testar Rubin Ultra-versioner med 192 GB eller 256 GB minne, med färre minnesstackar än vad som tidigare meddelats.
Denna strategi kan också inkludera att ersätta HBM4E-minne med HBM4-minne. HBM4E erbjuder förbättrade prestandafunktioner och stödjer anpassningsbar grundläggande logik, men dess produktion har visat sig vara utmanande och långsam för minnestillverkare, vilket försvårar för Nvidia att uppnå sina produktionsmål.
På teknikmarknaden är tillgången på HBM-minne avgörande för produktionen av AI-acceleratorer. Stora språkmodeller och andra krävande AI-arbetsbelastningar ökar kontinuerligt efterfrågan på effektivare minneslösningar. Nvidias potentiella förändringar i Rubin Ultra-konfigurationen återspeglar branschens bredare utmaning med tillräcklig minnesleverans och produktionskapacitet.
Företaget förväntas fortsätta säkerställa tillgången på HBM-chip och samtidigt utforska alternativa lösningar, som optimering av minneskonfigurationen, för att möta den ökande efterfrågan och effekterna av potentiella leveransstörningar.