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Wie Nvidia zwei weitere Jahre Marktdominanz absichern will!

Beispielfoto - Nvidia Chips stecken in vielen verschiedenen Geräten

Nvidia wollte die neue Ampere-Chiparchitektur eigentlich schon vor Wochen vorstellen. Die dazu gedachte Veranstaltung wurde Coronakrisen-bedingt abgesagt. Die als Ersatz geplante Online-Konferenz ebenfalls, weil Nvidia keine Mitarbeiter beim Videodreh in Gefahr bringen wollte. Am Donnerstag schließlich wurden die Details des neuen Super-Rechenbeschleunigers vorgestellt. Nvidia verkauft auch gleich einen kompletten Server mit dem Chip, der ausgerechnet mit Technik des Konkurrenten AMD läuft. Es war ein genialer Schachzug von Nvidia, die eigenen Grafikchips auch als Rechenbeschleuniger anzubieten. Denn Grafikchips sind inzwischen flexibel programmierbare, hochgradig parallel arbeitende Prozessoren, die bestimmte Anwendungen deutlich schneller abarbeiten können als gewöhnliche Computerprozessoren.

Während der kerne-stärkste Prozessor von AMD auf 64 und der von Intel auf 28 Prozessorkerne kommt, bringt es Nvidias Ampere-Architektur auf 6.912. Die können zwar nur bestimmte Berechnungen in hoher Geschwindigkeit durchführen. Doch für viele Anwendungen zum Beispiel aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz ist das völlig ausreichend. Hat Nvidia anfangs einfach die eigenen Grafikchips verwendet und als KI-Beschleuniger zu deutlich höheren Preisen verkauft, kam 2017 mit der Volta-Architektur erstmals ein Chip auf den Markt, den Nvidia explizit für KI-Anwendungen entwickelte und der sich deutlich vom ein Jahr später erscheinenden Turing-Chip für Grafikkarten unterschied.

Neuer Monster-Rechenchip dürfte traumhafte Gewinnmargen einbringen

Die neue Ampere-Architektur ist insofern der Nachfolger der schon zweieinhalb Jahre alten Turing-Architektur und nicht der jüngeren Volta-Chips. Mit 826mm2 ist der Chip der größte, den Nvidia jemals herstellen ließ. Er beherbergt 54,2 Milliarden Transistoren. Ein wahres Monster. Je größer Chips werden, umso größer ist auch die Wahrscheinlichkeit, dass nicht zu vermeidende Fertigungsfehler die Funktionsfähigkeit des Chips beeinträchtigen. Trifft der Fehler einen Teil, den Nvidia abschalten kann, so ist dieser Chip noch in günstigeren Produkten mit weniger Funktionseinheiten absetzbar. Trifft es jedoch einen nicht redundant ausgelegten Teil des Chips, handelt es sich um Ausschuss, der umso mehr schmerzt, je größer der zu entsorgende Chip ist. Bereits der Vorgänger war mit 815mm2 einer der größten produzierten Chips.

Letztendlich wird aber auch eine niedrige Produkionsausbeute für Nvidia verschmerzbar sein, da die Chips in grundsätzlich sehr margenstarken Produkten eingesetzt werden. Der von Nvidia gleichzeitig präsentierte DGX A100 Server beinhaltet acht dieser Chips und zwei von AMDs leistungsstärksten Server-Prozessoren. Ein solcher Server wird von Nvidia für knapp 200.000 US-Dollar angeboten. Um den Preis in Relation zu setzen: Eine Grafikkarte mit einem vergleichbar großen Chip wird von Nvidia für 3.300 Euro angeboten. Die beiden AMD-Prozessoren kosten rund 16.000 Euro. Es würde mich nicht wundern, wenn Nvidia mit dem Produkt auf mehr als 75% Marge käme.

Das Besondere an diesem System ist, dass Nvidia auf AMDs Epyc Prozessoren setzt. Bisher kam bei Nvidia Intel zum Zuge. Doch Intel kann keine Produkte liefern, die den neuen PCI Express 4.0 Standard unterstützen, den Nvidia benötigt. Intels Unfähigkeit führt nun dazu, dass Nvidia in ihrem Topprodukt ausgerechnet ihren Konkurrenten AMD unterstützen muss. AMD ist zwar in Sachen KI-Beschleunigern kein ernstzunehmender Konkurrent, sehr wohl aber bei Grafikchips.

Neben der neuen Ampere-Architektur und dem darauf aufbauenden Server konnte Nvidia auch gleich einige Kunden für das System präsentieren. Darunter befinden sich auch deutsche Universitäten, die mit dem Produkt Supercomputer ausstatten bzw. aufbauen möchten. Nvidia gibt an, dass sich mit dem neuen Server zu einem Elftel des Kaufpreises und einem Zwanzigstel der Energiekosten ein ähnlich leistungsfähiges System bauen lässt wie mit dem Vorgänger.

Nvidia-Chip soll auch Autos vollständig autonom fahren lassen

Auch in autonom fahrenden Autos sieht Nvidia einen Einsatzbereich für den Chip. Die Rechenleistung sei laut Nvidia ausreichend, um Level-5-Autonomie zu erreichen. Das sind Autos, die nicht einmal ein Lenkrad benötigen. Dafür sind jedoch gleich zwei der Riesen-Chips nötig, die allein 800W Leistung benötigen. Bedenkt man, dass ein Elektroauto in der Stadt im Sommer durchaus einen Verbrauch von nur 12kWh/100km erreichen kann und mit einem Durchschnittstempo von 25km/h fährt, so würde allein Nvidias Computer den Verbrauch um gut ein Viertel erhöhen. Bis voll autonome Fahrzeuge im Masseneinsatz sind, dürften jedoch noch einige Produktzyklen vergehen, in denen naturgemäß Kosten und Stromverbrauch der Chips sinken werden.

Mit Ampere legt Nvidia den Grundstein für den Unternehmenserfolg der kommenden zwei Jahre. Später im Jahr wird noch die Präsentation eines Grafikchips erwartet, der kaum weniger beeindruckend sein dürfte als Ampere. Angesichts dessen, was Nvidia nun mit Ampere vorlegte, dürfte AMD wieder auf respektablen Abstand gehalten werden können. Da Nvidia Ampere zusammen mit AMD-Technik einsetzt, profitiert davon aber letztendlich auch der kleinere Konkurrent, der seinen neuen Epyc-Prozessor nun sicher noch leichter im Server-Markt etablieren kann.

Schwer wird es jetzt für Intel, die in diesem Jahr ihren ersten selbst entwickelten KI-Beschleuniger seit 2016 vorstellen wollen. Die Intel Xeon Phi Produktlinie war als KI-Beschleuniger nie wirklich erfolgreich. Bereits 2018 war klar, dass Intel das Projekt noch einmal von Grund auf neu starten wolle. Dazu wurde ein neuer Grafikchip entwickelt, der in diesem Jahr als Grafikkarte und KI-Beschleuniger präsentiert und ab kommendem Jahr verkauft werden soll. Ob Intel dieses Mal gegen Nvidia einen Stich machen kann, bleibt abzuwarten. Nvidia hat auf jeden Fall den Vorteil des Skalen-Effekts, den Intel mit einem neuen Produkt nicht haben wird.



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