Nvidia’s Next-Generation GPUs Could Embrace Multi-Chiplet Design

Renombrado filtrador de hardware @kopite7kimi sugiere que la próxima generación de GPUs de Nvidia, las Blackwell, podrían finalmente incorporar un diseño de múltiples chiplets para cómputo de alto rendimiento. Con este movimiento, Nvidia se pondría al nivel de sus competidores AMD e Intel, quienes ya han adoptado este diseño para sus GPUs de cómputo.

@kopite7kimi especula que la próxima GPU GB100 podría ser un diseño de doble chiplet, siendo GB100 equivalente a 2*GB102. Actualmente, las GPUs de cómputo GA100 y GH100 de Nvidia ya cuentan con tamaños de matriz grandes de 826 mm² y 814 mm² respectivamente. Si bien Nvidia ha logrado mejorar el rendimiento con cada nueva generación, el tamaño de la matriz se ha convertido en un factor limitante.

El uso de un diseño de múltiples chiplets permitiría a Nvidia aumentar el número de transistores y el rendimiento general de su GPU de cómputo de próxima generación. Tanto AMD como Intel ya han adoptado diseños de múltiples chiplets, y a medida que continúan aumentando el número de chiplets y transistores, Nvidia puede no tener más opción que seguir su ejemplo. Las tecnologías de empaquetado modernas ofrecen ventajas significativas que Nvidia no puede ignorar.

La especulación sugiere que Nvidia solo podría adoptar diseños de múltiples chiplets para sus GPUs Blackwell destinadas a IA y cómputo HPC, mientras que las GPUs para gaming podrían seguir siendo monolíticas. Paralelizar dos GPUs puede ser un desafío, pero con el encojimiento del tamaño de la matriz habilitado por los escáneres de próxima generación de ASML, Nvidia puede necesitar utilizar al menos dos chiplets para satisfacer las demandas de las máquinas de juego de alta gama en el futuro.

En general, si bien estos detalles siguen siendo especulativos, la adopción de un diseño de múltiples chiplets por parte de las próximas GPUs de Nvidia probablemente resultaría en un aumento de rendimiento y capacidades mejoradas para aplicaciones intensivas en cómputo.

Fuentes:
– Filtrador de hardware @kopite7kimi a través de Twitter

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