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2025-03-19 08:23:00
Ayar Labs、Lightmatter、Celestial AIなどのスタートアップは、ベンチャーキャピタルで数億ドルを調達しました。 [File]
|写真クレジット:ロイター
NvidiaのCEOであるJensen Huang氏によると、エネルギーの使用量を削減することを目的とした有望な新しいチップ技術は、Nvidiaのフラッグシップグラフィックプロセシングユニット(GPU)で使用するのに十分な信頼性がありません。
新興技術と呼ばれるように、共同パッケージ化された光学系は、レーザー光のビームを使用して、チップ間の光ファイバーケーブルに関する情報を送信し、接続をより速く、従来の銅ケーブルを介してそれらに優れたエネルギー効率を高めます。
火曜日にカリフォルニア州サンノゼの満員のホッケースタジアムでのNvidiaの年次開発者会議への基調講演で、Huangは、彼の会社が、サーバーの上部にあるスイッチに座っている2つの新しいネットワーキングチップで共同パッケージ化された光学技術を使用すると述べ、テクノロジーはチップを3つ以上のエネルギー効率を高めると述べました。
スイッチチップは、今年後半に2026年に出て、テクノロジーを進めるための小さなが重要なステップで発表されます。
しかし、Huangはスピーチの後、ジャーナリストのグループに、NvidiaがフラッグシップGPUチップでより広く使用することを検討したが、従来の銅接続は今日の共同パッケージ化された光学接続よりも信頼性が高いため、現在の計画はありませんでした。
「それだけの価値はない」と、HuangはGPU間で光接続を直接使用することについて語った。 「私たちはその方程式で遊び続けています。銅ははるかに優れています。」
Huangは、OpenaiやOracleなどのNvidiaの顧客が準備できる信頼できる製品ロードマップを提供することに焦点を合わせていると述べました。
「数年のうちに、数百億ドルのAIインフラストラクチャが定められるので、予算が承認されます。あなたは電力を承認しました。土地を建設しました」とHuang氏は言いました。 「今、最大数百億ドルを拡大する意思はありますか?」
シリコンバレーの起業家と投資家は、AIシステムがDeepseekのような企業が進歩した後でも火曜日に必要であると述べたAIシステムのために、AIシステムの増大するコンピューターの構築の中心になると考えている光学技術に希望を固定しています。
Ayar Labs、Lightmatter、Celestial AIなどのスタートアップは、ベンチャーキャピタルで数億ドルを調達しました – その一部はNvidia自体からです – AIチップに直接共同パッケージ化された光接続を試してみます。 LightmatterとCelestial AIはどちらも公開をターゲットにしています。
銅の接続は安価で高速ですが、せいぜい数メートルのデータしか運ぶことができません。それは些細なように思えるかもしれませんが、過去30年間でNvidiaの製品ラインナップに大きな影響を与えてきました。
Nvidiaの現在のフラッグシップ製品には、単一のサーバーに72個のチップが含まれており、120キロワットの電力を消費し、非常に多くの熱を生成するため、自動車エンジンと同様の液体冷却システムが必要です。 2027年にリリースされるために火曜日に発表されたフラッグシップサーバーは、数百のVera Rubin Ultraチップを単一のラックに詰め込み、600キロワットの電力を消費します。
2年間にわたって同じスペースにチップの数の2倍以上を詰め込むには、Nvidiaとそのパートナーからのエンジニアリングの大規模な偉業が必要です。これらの偉業は、AIコンピューティング作業にはチップ間で多くのデータを行き来する必要があるという事実によって推進されており、Nvidiaは銅接続の比較的短い範囲内でできるだけ多くのチップを維持しようとしています。
Nvidiaからベンチャーの支援を受けたAyar LabsのCEOであるMark Wadeは、CHIP業界は依然として低コストでより高い信頼性で共同パッケージ化された光学系を製造する方法をナビゲートしていると語った。この移行は2028年以降まで来ることはないかもしれないが、チップ業界は、より大きくより大きなサーバーを構築したい場合は銅を捨てる以外に選択肢がないだろうと述べた。
「電気接続のあるラックで上昇している消費電力を見てください」とウェイドはロイターに、Nvidiaの会議の傍観者に関するインタビューで語った。 「光学は、その列車からあなたを追い払う唯一のテクノロジーです。」
公開 – 2025年3月19日01:53 PM IS
#NvidiaのCEOは電力節約光学チップ技術がより広く使用するのを待つ必要があると言います