Der US-Chipkonzern Nvidia hat diese Woche eine Reihe technischer Neuerungen vorgestellt, die auf die wachsenden Anforderungen großer KI-Rechenzentren abzielen. Am 11. und 12. Juni präsentierte das Unternehmen unter anderem Speichersysteme mit 2,9 Petabyte Kapazität sowie Details zur Vera-Rubin-Architektur, der Nachfolgeplattform der Blackwell-Generation.
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Hochgeschwindigkeits-Speicher und integrierte Sicherheit
Gemeinsam mit dem Hardware-Partner Wiwynn stellte Nvidia am 12. Juni neue KI-Rechenzentrumsspeicher vor. Die SCADA-basierten Systeme nutzen GPU-beschleunigten Speicher und setzen auf PCIe 6.0 für extrem hohe Datendurchsätze. Mit einer Kapazität von 2,9 Petabyte sind sie für die massiven Datenmengen agentischer KI-Workloads ausgelegt.
Für die Sicherheit dieser Umgebungen kündigte Nvidia am 11. Juni neue DOCA-Sicherheitsinnovationen für die Vera BlueField-4 STX-Plattform an. Das System ist als „Secure-by-Design“-Speicher für KI-Fabriken konzipiert und kann Netzwerk- und Dateirichtlinien inline mit Geschwindigkeiten von bis zu 800 Gbit/s durchsetzen. Die Laufzeit-Bedrohungserkennung soll dabei bis zu 1000-mal schneller sein als bei früheren Generationen. Systeme auf Basis der STX-Plattform werden voraussichtlich ab der zweiten Jahreshälfte 2026 von Partnern wie Dell, HPE, IBM und NetApp verfügbar sein.
Die Vera-Rubin-Architektur und die eigenständige Vera-CPU
Die nun im Detail vorgestellte Vera-Rubin-Architektur markiert einen bedeutenden Wandel in Nvidias Hardware-Strategie. Der Rubin R100 GPU, gefertigt im 3-Nanometer-Verfahren, enthält 336 Milliarden Transistoren und bietet eine Leistung von bis zu 50 PFLOPS. Er nutzt HBM4-Speicher mit 288 GB Kapazität und einer Bandbreite von 22 TB/s.
Ebenfalls am 12. Juni wurden Details zur Vera CPU bekannt – Nvidias erstem eigenständigen Prozessor, der speziell für agentische KI entwickelt wurde. Berichten zufolge hat Nvidia damit begonnen, den Vera-Chip Kunden in China anzubieten, die Auslieferungen sollen im August 2026 starten. Der Prozessor ist eigenen Angaben zufolge 1,8-mal schneller als konkurrierende Modelle und hat einen Listenpreis von über 20.000 US-Dollar (rund 18.500 Euro). Für große Installationen bietet die NVL72-Rack-Konfiguration 72 Rubin-GPUs und 36 Vera-CPUs, die zusammen 3,6 ExaFLOPS an Inferenzleistung liefern. Die Auslieferungen der Rubin-Plattform sollen im dritten Quartal 2026 beginnen.
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Energieeffizienz und KI-Fabrik-Referenzdesigns
Angesichts des enormen Energiebedarfs moderner Rechenzentren lieferte Nvidia am 11. Juni den ersten Quantum-X InfiniBand-Switch mit Co-Packaged Optics (CPO) an Lambda AI aus. Der Switch reduziert den Stromverbrauch um etwa 3 Kilowatt pro Rack im Vergleich zu herkömmlichen Designs. Durch den Wegfall von 655.000 diskreten Transceiver-Modulen in großen Clustern können in einem Standard-Cluster mit 41.472 GPUs über 3.000 zusätzliche GPUs betrieben werden, ohne den Stromverbrauch zu erhöhen – der flüssigkeitsgekühlte 4U-Switch macht es möglich.
Zudem stellten Siemens, Nvidia und Fluence ein Referenzdesign für KI-Fabriken vor. Es unterstützt eine Gesamtkapazität von 136 MW und integriert Fluence-Batteriespeicher für zentrales Energiemanagement. Was die operative Effizienz betrifft, so unterstützt das Nvidia GB300 NVL72 mit Blackwell-Ultra-GPUs angeblich 61.400 gleichzeitige KI-Agenten pro Megawatt – eine zwanzigfache Verbesserung gegenüber der H200-Generation.
Strategische Partnerschaften und vertrauliches Rechnen
Nvidia baut seine Zusammenarbeit mit SK Hynix aus, um die nächste Speichergeneration für KI-Fabriken zu entwickeln, darunter Komponenten für die Vera-Rubin- und Vera-CPU-Linien. Die Partnerschaft umfasst auch die Entwicklung digitaler Zwillinge für die autonome Fertigung mittels Nvidias Omniverse-Plattform.
Im Bereich Cloud-Sicherheit setzt Nvidia auf vertrauliches Rechnen (Confidential Computing): GPUs mit dieser Technologie werden nun für Apple Intelligence genutzt. Seit dem 12. Juni ist bekannt, dass Apple diese Prozessoren für private Cloud-Computing-Aufgaben einsetzt – in Kombination mit Intel-CPUs und Googles Sicherheitschips, um den Datenschutz bei KI-Inferenzen zu gewährleisten.
Während Nvidia seinen Vorsprung ausbaut, dringen auch Wettbewerber in den Markt für agentische KI vor. Huawei hat kürzlich seinen „Agentic Infra Stack“ vorgestellt, der eine eigene Compute-Plattform und Speichersysteme für den Betrieb von KI-Agenten auf proprietären NPUs umfasst.
