Nvidia verbetert agressief zijn huidige AI-hardware, Blackwell, terwijl het zich voorbereidt op de volgende generatie, Vera Rubin. Hoewel de langverwachte Rubin GPU pas eind 2026 zal verschijnen, zien bestaande Blackwell-systemen nu aanzienlijke prestatieverbeteringen door software-optimalisaties. Deze strategie stelt ondernemingen in staat hun investeringen in de huidige infrastructuur te maximaliseren en zich tegelijkertijd voor te bereiden op de toekomst.
Blackwells snelle evolutie
Nvidia wacht niet tot nieuwe hardware waarde oplevert. De Blackwell-architectuur, uitgebracht in 2024, wordt al verbeterd met optimalisaties voor zowel gevolgtrekkings- als trainingswerklasten. In slechts drie maanden verhoogde Nvidia de inferentieprestaties van Blackwell met maximaal 2,8x zonder dat er hardware-upgrades nodig waren. Dit wordt bereikt door innovaties in de TensorRT-LLM-inferentie-engine, waaronder:
- Programmatic Dependent Launch (PDL): Vermindert de latenties bij het opstarten van de kernel voor een snellere doorvoer.
- Alles-op-allescommunicatie: Stroomlijnt de gegevensoverdracht door onnodige buffers te elimineren.
- Multi-Token Prediction (MTP): Genereert meerdere tokens per voorwaartse pass, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd.
- NVFP4-indeling: Een 4-bits drijvende-komma-indeling die de geheugenbandbreedte vermindert zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid.
Deze optimalisaties vertalen zich in lagere kosten per miljoen tokens en een hogere doorvoer voor cloudproviders en ondernemingen.
Trainingswinst met Blackwell
De verbeteringen van Blackwell beperken zich niet tot gevolgtrekkingen. De trainingsprestaties zijn in slechts vijf maanden ook 1,4x verbeterd, dankzij geoptimaliseerde trainingsrecepten die gebruikmaken van de NVFP4-precisie. Dit demonstreert Nvidia’s toewijding aan voortdurende innovatie die verder gaat dan de initiële hardware-implementaties.
Vera Rubin: De volgende sprong
Ondanks de winst van Blackwell kijkt Nvidia al vooruit naar Vera Rubin, die in de tweede helft van 2026 zal verschijnen. Volgens interne tests van Nvidia belooft Rubin transformationele verbeteringen:
- Grote modellen trainen in een kwart van het aantal GPU’s.
- 10x hogere doorvoer per watt voor gevolgtrekking.
- Gevolgtrekking op een tiende van de kosten per token.
Deze cijfers suggereren dat Vera Rubin de economische aspecten van AI-operaties op grote schaal dramatisch zal verminderen, waardoor capabelere en efficiëntere modellen mogelijk worden.
Wat dit betekent voor ondernemingen
Voor organisaties die vandaag de dag een AI-infrastructuur inzetten, blijft Blackwell een goede investering. Bestaande implementaties kunnen onmiddellijk profiteren van de nieuwste software-optimalisaties, waardoor kostenbesparingen worden gerealiseerd zonder kapitaaluitgaven. Bedrijven die grootschalige infrastructuuruitbreidingen plannen, moeten Vera Rubin echter in hun routekaarten opnemen.
De belangrijkste conclusie is dat Nvidia een gefaseerde aanpak biedt: maximaliseer de waarde van de huidige Blackwell-implementaties en bereid je voor op de volgende generatie. Dit is geen of/of-beslissing, maar eerder een strategie om concurrerend te blijven in het snel evoluerende AI-landschap.
Nvidia’s continue optimalisatiemodel zorgt ervoor dat ondernemingen maximale waarde uit hun huidige investeringen kunnen halen en zichzelf tegelijkertijd kunnen positioneren voor de toekomst met de komende Vera Rubin-architectuur.
