Telset.id – Nvidia dikabarkan membatalkan rencana peluncuran akselerator AI Rubin Ultra yang semula dirancang dengan empat chiplet GPU karena adanya kekhawatiran terhadap kemampuan manufaktur. Keputusan ini berdampak langsung pada penurunan performa hingga setengah dari target awal.
Laporan dari SemiAnalysis yang dikutip oleh Tom’s Hardware mengungkapkan bahwa Nvidia awalnya merencanakan Rubin Ultra sebagai proyek paling ambisius dalam beberapa tahun terakhir. Akselerator ini dirancang untuk menggandakan performa dibandingkan Rubin standar yang hanya menggunakan dua chiplet komputasi. Namun, kompleksitas yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam menghubungkan empat chiplet berukuran hampir sama dengan reticle menggunakan teknologi pengemasan canggih menjadi tantangan besar.
Menghubungkan empat chiplet komputasi yang mendekati ukuran reticle membutuhkan teknik pengemasan maju yang sangat rumit. Selain itu, sistem pendingin untuk empat chiplet kompleks dan 16 modul HBM4E juga dinilai sulit serta mahal. Faktor-faktor inilah yang mendorong Nvidia untuk membatalkan desain asli Rubin Ultra dan beralih ke konfigurasi yang lebih sederhana, yakni hanya dua chiplet komputasi.
Informasi ini masih bersifat tidak resmi, sehingga perlu dikonfirmasi lebih lanjut. Tom’s Hardware telah menghubungi Nvidia untuk meminta komentar, namun belum ada tanggapan resmi.
Sebagai konsekuensi dari perubahan desain ini, Rubin Ultra versi baru diperkirakan hanya memiliki performa sekitar setengah dari target awal. Hal ini tentu akan memengaruhi daya saingnya di pasar akselerator AI, terutama melawan produk pesaing seperti AMD Instinct MI500-series. Meskipun demikian, Nvidia kemungkinan akan tetap mengoptimalkan desain Rubin Ultra untuk memaksimalkan performa yang bisa dicapai.
Perlu dicatat bahwa Rubin Ultra menggunakan memori HBM4E, bukan HBM4 seperti yang digunakan pada Rubin standar. Selain itu, mulai dari seri Rubin, Nvidia berencana menawarkan sistem rack-scale Kyber dengan pendingin cair yang mampu meningkatkan jumlah GPU per domain scale-up menjadi setidaknya 144 paket. Hal ini secara langsung akan meningkatkan performa komputasi yang dijual Nvidia kepada pelanggannya.
Dampak pembatalan akselerator AI dengan 16 paket HBM4E juga akan terasa di pasar memori HBM. Rubin Ultra versi baru hanya akan menggunakan delapan modul HBM4E, sehingga permintaan terhadap memori berkecepatan tinggi ini diperkirakan akan menurun. Di sisi lain, biaya produksi per unit Rubin Ultra yang lebih rendah karena hanya menggunakan dua chiplet komputasi berpotensi menekan harga jualnya.
Namun, karena Nvidia lebih fokus menjual solusi rack-scale daripada GPU individual, dampak sebenarnya terhadap pengeluaran mitra Nvidia masih perlu diamati. Jika mereka harus membeli lebih banyak sistem untuk mendapatkan jumlah GPU yang sama, total biaya yang dikeluarkan bisa jadi lebih besar dibandingkan jika membeli sistem yang lebih sedikit dengan jumlah chiplet komputasi yang sama.
Baca Juga:
Keputusan Nvidia untuk membatalkan Rubin Ultra dengan empat chiplet komputasi menunjukkan bahwa perusahaan ini memprioritaskan aspek produksi massal dan keandalan dibandingkan performa mentah. Meskipun ambisius, tantangan manufaktur yang terlalu besar membuat desain tersebut tidak layak untuk diproduksi secara komersial. Langkah ini juga mencerminkan realitas bahwa teknologi pengemasan canggih masih memiliki keterbatasan yang signifikan.
Bagi para pelanggan Nvidia, perubahan ini berarti mereka harus menyesuaikan ekspektasi terhadap performa akselerator AI generasi mendatang. Meskipun Rubin Ultra versi baru mungkin tidak sekuat yang dijanjikan, efisiensi biaya dan ketersediaan yang lebih baik bisa menjadi kompensasi yang menarik. Selain itu, fokus Nvidia pada solusi rack-scale dengan pendingin cair menunjukkan bahwa perusahaan ini terus berinovasi dalam hal infrastruktur komputasi AI.
Untuk informasi lebih lanjut mengenai perkembangan chip AI Nvidia, Anda dapat membaca artikel terkait Teknologi ADAS Horizon yang diuji oleh BYD Seal untuk melawan dominasi Nvidia di sektor otomotif. Sementara itu, persaingan di pasar chip AI semakin ketat dengan hadirnya chip kustom dari OpenAI yang bertujuan untuk mengurangi ketergantungan pada Nvidia.
Keputusan ini juga menimbulkan pertanyaan mengenai strategi jangka panjang Nvidia di pasar akselerator AI. Apakah perusahaan ini akan terus mengandalkan desain multi-chiplet atau beralih ke pendekatan lain? Yang jelas, tantangan manufaktur menjadi faktor kunci yang membatasi ambisi Nvidia untuk menciptakan akselerator AI paling kuat di dunia. Meskipun demikian, dengan sumber daya dan keahlian yang dimiliki, Nvidia kemungkinan akan menemukan solusi untuk mengatasi hambatan ini di masa depan.
Komentar
Belum ada komentar.