NVIDIA、次世代AI GPU「Blackwell Ultra GB300」の仕様がリーク – 288GB HBM3eメモリ搭載で50%性能向上

2024年12月25日

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NVIDIAが2025年後半に投入予定の次世代AIサーバー向けGPU「Blackwell Ultra GB300」の詳細仕様が明らかになった。現行のGB200から大幅な性能向上を実現し、AI計算能力を約1.5倍に引き上げる一方で、消費電力は1,400Wに達する見込みである。

革新的な技術仕様

GB300の中核となるB300チップは、AIワークロード処理能力を飛躍的に向上させる複数の革新的技術を採用している。最も顕著な進化は記憶容量の拡大で、HBM3eメモリを192GBから288GBへと50%増強している。これを実現するため、メモリスタック構造を従来の8層から12層へと拡張し、より高密度なメモリ実装を可能にした。また、コンピューティングボードにはLPCAMMメモリを採用することで、より効率的なメモリアクセスを実現している。

性能面では、特にAIの推論処理に最適化されたFP4演算において、現行のGB200と比較して約50%の性能向上を達成している。この大幅な性能向上は、チップアーキテクチャの根本的な見直しと最適化の結果である。

ネットワーク機能も大幅に強化されており、ConnectX 7からConnectX 8への進化により、データ転送能力が向上している。さらに、光モジュールも800Gから1.6Tへとアップグレードされ、帯域幅が倍増した。この強化されたネットワーク機能により、大規模なAIモデルの学習時における複数のGPU間でのデータ転送がより効率的に行えるようになる。

アーキテクチャ面では、ソケット構成の採用が検討されており、これにより生産性や保守性の向上が期待できる。ただし、この設計変更は電力供給や冷却要件の増加をもたらすため、システム全体の設計に大きな影響を与えることになる。これらの技術革新は、急速に進化するAIワークロードの要求に応えるための総合的なアプローチを示している。

なお、このGB300は、NVIDIAの次世代アーキテクチャである「Rubin」の登場時期と重なる可能性がある。Rubinは TSMCの3nmプロセスノードとHBM4メモリを採用する予定であり、半導体技術の進化における重要な転換点となることが予想される。

電力管理と冷却システムの革新

Blackwell Ultra GB300は、その革新的な性能向上の代償として、これまでにない電力管理と冷却の課題に直面している。各B300チップは1,400Wという極めて高い電力を消費するため、従来のデータセンター向けGPUとは一線を画する電力管理システムが必要となっている。

電力の安定供給と瞬断対策として、NVIDIAは重層的な電力バックアップシステムを採用している。その中核となるのが、各GB300 NVL72キャビネットに標準装備される300個以上のスーパーキャパシタだ。各スーパーキャパシタの生産コストは20から25ドルと見積もられており、キャビネット1台あたりの電力管理システムのコストは相当な額に達する。さらに、オプションとして提供されるバッテリーバックアップユニット（BBU）は、1モジュールあたり約300ドルの製造コストがかかり、システム全体では約1,500ドルという高額なコストが必要となる。

冷却システムも完全に刷新されている。新設計の水冷プレートが採用され、液冷システムには高性能なクイックディスコネクト（UQD）が増強されている。これらの改良により、1,400Wという前例のない発熱量に対応する冷却能力を確保している。特に注目すべきは、システム全体が液冷を前提とした設計に移行していることで、この決定は製造パートナーの選定にも影響を与えている。たとえば、Foxconnは液冷システムの生産に関する豊富な経験を持つことから、GB300の主要なサプライヤーとして選ばれている。

これらの電力管理および冷却システムの革新は、高性能コンピューティングの新時代における重要な技術的マイルストーンとなっている。しかし同時に、データセンターの設計や運用に関する既存の常識を根本から見直す必要性も示唆している。従来の空冷式データセンターから液冷システムへの移行は、施設設計から運用手順まで、幅広い領域での変革を必要とする。この変革は、次世代のAIインフラストラクチャにおける新たな標準となる可能性を秘めている。