Neue Hardware-Beschleunigung macht Sicherheitsberechnungen auf Nvidia-Grafikkarten bis zu 19-mal schneller.
Der Chipkonzern Nvidia hat am Dienstag CUDA 13.3 veröffentlicht – und damit eine technische Neuerung ausgeliefert, die weit über die Spielewelt hinausreicht. Im Zentrum steht der Befehl clmad, eine hardwarebeschleunigte Instruktion für carrylose Multiplikation. Diese mathematische Grundoperation steckt in zahlreichen Sicherheitsprotokollen und Fehlerkorrekturverfahren.
GHASH-Beschleunigung: 19-fache Leistung auf der B200
Die neue Instruktion richtet sich an GPUs ab der Ampere-Architektur (SM 80+). Besonders eindrucksvoll fällt der Leistungssprung bei AES-GCM aus, dem dominierenden Verschlüsselungsstandard für sichere Datenübertragung. Nvidias Benchmarks zeigen: Auf der B200 erreicht die GHASH-Hashfunktion einen Durchsatz von rund 6,3 Terabyte pro Sekunde – das entspricht einer Steigerung um den Faktor 18,8 bis 19 im Vergleich zu bisherigen bitsliced-Implementierungen.
Auch Konsumenten profitieren. Die RTX 5090 erzielt rund 1.300 Gigabyte pro Sekunde bei GHASH und verdoppelt damit die Leistung früherer Verfahren.
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Quantensprung für Post-Quanten-Kryptografie
Die clmad-Instruktion entfaltet ihre Wirkung jedoch nicht nur bei klassischer Verschlüsselung. Nvidia meldet Beschleunigungen zwischen 3-fach und 13-fach für Sum-Check-Protokolle – ein zentraler Baustein von Zero-Knowledge-Beweisen. Diese werden zunehmend in Blockchain-Anwendungen und hochsicheren Kommunikationssystemen eingesetzt.
Darüber hinaus profitiert die binäre Erweiterungskörper-Arithmetik von der Neuerung. Sie findet sich in:
- Post-Quanten-Kryptografie – den künftigen Verschlüsselungsverfahren gegen Angriffe von Quantencomputern
- Fehlerkorrekturcodes wie CRC, Reed-Solomon und BCH
- AES-GCM für sichere Datenübertragung
Für Entwickler bedeutet das: Komplexe kryptografische Aufgaben lassen sich künftig deutlich effizienter auf der GPU ausführen. Der Rechenaufwand für Blockchain-Technologien und Hochsicherheitsanwendungen sinkt erheblich.
Neue Jetson-Module für Robotik und Edge-KI
Nvidia kündigte parallel zwei neue Jetson-Module an: den T3000 und den T2000, beide basierend auf der Thor-Architektur. Der T3000 bietet 865 FP4 TFLOPS Rechenleistung bei 32 Gigabyte LPDDR5X-Speicher – bei halber Größe und geringerem Stromverbrauch als das Spitzenmodell T5000. Die Module zielen auf den Massenmarkt für Robotik und Edge-KI ab. Die Auslieferung soll im ersten Quartal 2027 beginnen.
Blackwell: 25-fache Effizienz bei großen Sprachmodellen
Im Rechenzentrum verweist Nvidia auf Effizienzgewinne der Blackwell-Architektur. Das Rack-System GB300 NVL72 erreicht bei bestimmten großen Sprachmodellen eine bis zu 25-mal bessere Leistung pro Watt als die Vorgänger-Architektur Hopper. Der Vera-Rubin-Fahrplan bleibt laut Unternehmen auf Kurs: Die Auslieferung von Rubin Ultra wird für 2027 erwartet.
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Quantencomputing: Fehlerrate drastisch gesenkt
Nvidia veröffentlichte zudem den Open-Source-Decoder Ising Decoder ColorCode 1 Fast. Die auf dem DGX GB300 laufende Software reduziert die logischen Fehlerraten in Quantensystemen um bis zu 347,7-fach – bei bestimmten Codedistanzen und physikalischen Fehlerraten. Die Decodierung selbst beschleunigt sich um bis zu 7,3-fach. Ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu fehlertoleranten Quantencomputern.
