Il nuovo Blackwell Ultra GB300 di NVIDIA segna l’evoluzione dei sistemi di calcolo per l’Intelligenza Artificiale. Con una memoria di 288 GB HBM3e e un’architettura capace di gestire modelli con centinaia di miliardi di parametri, il processore promette di superare ogni limite precedente. L’innovativa interconnessione NV-HBI, l’avanzata configurazione dei Tensor Core e le capacità di scalabilità senza precedenti lo posizionano come un riferimento nel settore del calcolo ad alte prestazioni.
Il debutto del Blackwell Ultra GB300 segna una svolta nella strategia tecnologica di NVIDIA. L’azienda ha illustrato come la nuova architettura, basata sul processo produttivo TSMC 4NP, racchiuda ben 208 miliardi di transistor all’interno di una struttura estremamente compatta, progettata per spingere i limiti dell’elaborazione.
Il chip integra due die collegati tramite l’interfaccia proprietaria NV-HBI, una soluzione capace di garantire 10 TB/s di larghezza di banda interna.
Tale configurazione consente un funzionamento unitario dei processori, che permette di eliminare i colli di bottiglia e offrire una potenza di calcolo finora irraggiungibile.
Il GB300 si distingue soprattutto per la gestione della memoria. Con 288 GB di HBM3e, il salto rispetto ai 192 GB del predecessore GB200 non è solo un incremento quantitativo, ma un cambiamento radicale nelle modalità di addestramento e inferenza dei modelli di Intelligenza Artificiale. La possibilità di mantenere dataset completi e modelli di grandi dimensioni direttamente all’interno della memoria del processore riduce la dipendenza dal memory offloading, tecnica che spesso penalizza le prestazioni. Otto stack di memoria collegati a 16 controller a 512-bit formano un’interfaccia da 8192-bit, capace di sostenere una velocità di 8 TB/s per GPU. Tale configurazione rende possibile l’elaborazione di modelli transformer con contesti estesi e ottimizza il rapporto tra potenza computazionale e accesso ai dati.
Un altro punto cardine è rappresentato dall’evoluzione dei Tensor Core di quinta generazione. La storia dello sviluppo di questi componenti, partita con Volta e consolidata con Ampere e Hopper, raggiunge con Blackwell un livello di maturità che introduce il supporto nativo a FP8, FP6 e al nuovo formato NVFP4. Il Transformer Engine di seconda generazione offre incrementi di prestazioni fino al 50% nelle operazioni Dense Low Precision, riducendo notevolmente l’impronta di memoria. La precisione ottenuta con NVFP4 si avvicina a quella dell’FP8 con scarti inferiori all’1%, ma con una compressione che consente di migliorare drasticamente l’efficienza nei carichi di lavoro più complessi.
La connettività è un altro aspetto rivoluzionario: il sistema NVLINK 5 fornisce 1,8 TB/s di larghezza di banda bidirezionale tra GPU, con un raddoppio rispetto alla generazione precedente. Una singola topologia può integrare fino a 576 GPU in configurazioni non-blocking, mentre i rack NVL72 supportano 72 GPU con una capacità complessiva di 130 TB/s. La comunicazione con i processori Grace è mantenuta coerente tramite NVLINK-C2C a 900 GB/s, mentre l’interfaccia PCIe Gen6 x16 garantisce un ulteriore canale bidirezionale da 256 GB/s.
NVIDIA ha inoltre posto grande attenzione alla sicurezza e alla gestione enterprise, ad esempio, la funzionalità Multi-Instance GPU permette di suddividere il processore in più istanze con configurazioni flessibili da 34 GB a 140 GB, garantendo isolamento e multi-tenancy sicura. Inoltre, l’integrazione di tecnologie di confidential computing estende le capacità di trusted execution environment anche alle GPU, introducendo protezioni inline per NVLINK senza penalizzazioni rilevanti. A questo si affianca il Remote Attestation Service basato su AI, progettato per analizzare parametri interni, prevedere guasti e ottimizzare la manutenzione preventiva.
Conclusioni
Il Blackwell Ultra GB300 si presenta come un punto di riferimento per la nuova generazione di acceleratori AI. L’unione tra architettura avanzata, memoria di capacità superiore, Tensor Core evoluti e un ecosistema di connettività scalabile rende il processore un elemento centrale nelle infrastrutture di calcolo del futuro. NVIDIA consolida così la propria posizione come leader nell’high performance computing, aprendo la strada a scenari in cui l’Intelligenza Artificiale potrà operare su scale di complessità mai raggiunte prima.
