HeimNvidia enthüllt GPUs der nächsten Generation: Blackwell Ultra, Vera Rubin, Feynman
Auf der GTC 2025-Konferenz von Nvidia in San Jose am Dienstag stellte CEO Jensen Huang eine Reihe kommender GPUs vor, die in den nächsten Monaten auf den Markt kommen sollen. Der Star der Show? Die Vera Rubin GPU, die für die zweite Hälfte 2026 geplant ist. Dieses Kraftpaket verfügt über mehrere Dutzend Gigabyte Speicher und kommt mit einem speziell von Nvidia entwickelten CPU namens Vera. Nvidia behauptet, dass Vera Rubin im Vergleich zu ihrem Vorgänger, Grace Blackwell, einen enormen Leistungssprung bietet, insbesondere bei KI-Inferenz- und Trainingsaufgaben.
Wenn man Vera Rubin — die im Wesentlichen zwei GPUs in einer ist — mit dem Vera CPU kombiniert, kann sie bis zu 50 Petaflops bei der Inferenz von KI-Modellen liefern und verdoppelt damit die 20 Petaflops der aktuellen Blackwell-Chips von Nvidia. Und Vera? Sie ist etwa doppelt so schnell wie die CPU in der Grace Blackwell GPU.
Nach Vera Rubin plant Nvidia, in der zweiten Hälfte 2027 Rubin Ultra auf den Markt zu bringen. Dieses Kraftpaket vereint vier GPUs in einem Paket und verspricht eine Leistung von bis zu 100 Petaflops.
Bei näherer Betrachtung hat Nvidia die Blackwell Ultra für die zweite Hälfte 2025 in Planung. Diese GPU wird in verschiedenen Konfigurationen erhältlich sein, wobei ein einzelner Ultra-Chip die 20 Petaflops KI-Leistung von Blackwell erreicht, jedoch mit einem kräftigen 288GB Speicher, verglichen mit 192GB beim Standard-Blackwell.
Am fernen Horizont stehen die Feynman GPUs. Huang ließ während der Keynote nicht viel über die Architektur von Feynman verlauten — nur, dass sie einen Vera CPU enthalten wird und nach dem legendären Physiker Richard Feynman benannt ist. Nvidia plant, Feynman, den Nachfolger von Rubin Vera, irgendwann im Jahr 2028 auf den Markt zu bringen.
Aktualisiert am 18.3. um 15:07 Uhr Pazifische Zeit: Eine frühere Version dieses Artikels gab fälschlicherweise an, dass Vera Rubin „mehrere Dutzend Terabyte“ Speicher hat. Tatsächlich sind es „mehrere Dutzend Gigabyte“. Wir entschuldigen uns für den Fehler.
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Kommentare (29)
![NicholasSanchez]()
이번에 발표된 GPU 라인업을 보니 정말 놀랍네요. 특히 Vera Rubin GPU가 2026년 하반기에 출시된다는 소식에 기대가 큽니다. 메모리 용량이 수십 GB라니, AI 모델 훈련에 얼마나 큰 도움이 될지 궁금해요. 엔비디아가 계속해서 시장을 선도하긴 하지만, 가격 경쟁력이나 에너지 효율성에 대한 우려도 좀 있어요. 다른 회사들도 빨리 따라왔으면 좋겠네요! 😅
![JohnYoung]()
벌써 다음 세대 GPU를 준비하다니... 엔비디아의 속도가 너무 빠른 것 같아요. Vera Rubin이 2026년 하반기에 나온다니 기대되는데, 이렇게 계속 신제품이 나오면 소비자는 갈아타기 힘들겠네요 ㅠ 하지만 '수십 GB의 메모리'라는 스펙이 진짜 혁신적이에요. AI 업계는 또 한 번 뒤흔들리겠죠? 🚀
![WillieCarter]()
Je me demande si ces nouvelles GPU vont vraiment changer la donne pour l'IA générative. C'est impressionnant mais j'espère que les prix resteront abordables... 🧐 Le rythme des annonces chez Nvidia devient presque écrasant pour les concurrents.
![RogerGonzález]()
Nvidia又要來搶錢了！Blackwell Ultra聽起來很威，但我的RTX 3080還能撐兩年吧？🤣 每次新卡一出就覺得手上的變古董，這個週期也太快了...不過那個Vera Rubin記憶體規格真的香，做AI渲染應該很猛？
![RoyMitchell]()
Nvidia's dropping some serious tech bombs at GTC 2025! Vera Rubin sounds like a game-changer for AI with that massive memory. Can't wait to see how it stacks up against competitors in 2026. 🤯
![TerryGonzález]()
Nvidia's dropping some serious tech bombs at GTC 2025! The Vera Rubin GPU sounds like a game-changer with that massive memory boost. I'm curious, though—will this finally make AI models run smoothly on my old rig, or is it just for data center pros? 😅
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Wenn man Vera Rubin — die im Wesentlichen zwei GPUs in einer ist — mit dem Vera CPU kombiniert, kann sie bis zu 50 Petaflops bei der Inferenz von KI-Modellen liefern und verdoppelt damit die 20 Petaflops der aktuellen Blackwell-Chips von Nvidia. Und Vera? Sie ist etwa doppelt so schnell wie die CPU in der Grace Blackwell GPU.
Nach Vera Rubin plant Nvidia, in der zweiten Hälfte 2027 Rubin Ultra auf den Markt zu bringen. Dieses Kraftpaket vereint vier GPUs in einem Paket und verspricht eine Leistung von bis zu 100 Petaflops.
Bei näherer Betrachtung hat Nvidia die Blackwell Ultra für die zweite Hälfte 2025 in Planung. Diese GPU wird in verschiedenen Konfigurationen erhältlich sein, wobei ein einzelner Ultra-Chip die 20 Petaflops KI-Leistung von Blackwell erreicht, jedoch mit einem kräftigen 288GB Speicher, verglichen mit 192GB beim Standard-Blackwell.
Am fernen Horizont stehen die Feynman GPUs. Huang ließ während der Keynote nicht viel über die Architektur von Feynman verlauten — nur, dass sie einen Vera CPU enthalten wird und nach dem legendären Physiker Richard Feynman benannt ist. Nvidia plant, Feynman, den Nachfolger von Rubin Vera, irgendwann im Jahr 2028 auf den Markt zu bringen.
Aktualisiert am 18.3. um 15:07 Uhr Pazifische Zeit: Eine frühere Version dieses Artikels gab fälschlicherweise an, dass Vera Rubin „mehrere Dutzend Terabyte“ Speicher hat. Tatsächlich sind es „mehrere Dutzend Gigabyte“. Wir entschuldigen uns für den Fehler.
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xix.ai
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xix.ai
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools zur Zusammenfassung von Besprechungen im Jahr 2026 für eine übersichtliche Nachverfolgung von Entscheidungen und müheloses Follow-up. Diese sorgfältig zusammengestellte Liste präsentiert leistungsstarke, bahnbrechende Lösungen, die die Produktivität drastisch steigern, indem sie Besprechungsnotizen automatisieren, wichtige Aktionspunkte identifizieren und die Teamkoordination projektübergreifend optimieren. Erhalten Sie einen Vergleich zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten sowie Praxistests und wöchentlich aktualisierte Rankings, die Ihnen helfen, das perfekte Tool zu finden. Entdecken Sie es jetzt und nutzen Sie Ihren KI-Vorteil!
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xix.ai
이번에 발표된 GPU 라인업을 보니 정말 놀랍네요. 특히 Vera Rubin GPU가 2026년 하반기에 출시된다는 소식에 기대가 큽니다. 메모리 용량이 수십 GB라니, AI 모델 훈련에 얼마나 큰 도움이 될지 궁금해요. 엔비디아가 계속해서 시장을 선도하긴 하지만, 가격 경쟁력이나 에너지 효율성에 대한 우려도 좀 있어요. 다른 회사들도 빨리 따라왔으면 좋겠네요! 😅
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Nvidia's dropping some serious tech bombs at GTC 2025! Vera Rubin sounds like a game-changer for AI with that massive memory. Can't wait to see how it stacks up against competitors in 2026. 🤯
Nvidia's dropping some serious tech bombs at GTC 2025! The Vera Rubin GPU sounds like a game-changer with that massive memory boost. I'm curious, though—will this finally make AI models run smoothly on my old rig, or is it just for data center pros? 😅
