Author: Hardware Upgrade
Il CEO di NVIDIA, a margine della presentazione delle GPU Blackwell per l’IA, disse che il progetto era il frutto di un investimento complessivo stimato in circa 10 miliardi di dollari. Una cifra mostruosa, che NVIDIA certamente vuole riguadagnare con gli interessi.
HSBC estimates pricing for NVIDIA GB200 NVL36 server rack system is $1.8 million and NVL72 is $3 million. Also estimates GB200 ASP is $60,000 to $70,000 and B100 ASP is $30,000 to $35,000.
— tae kim (@firstadopter) May 13, 2024
Per questo ci si è subito chiesti quanto sarebbero costati i nuovi acceleratori ad aziende come Google, Meta, OpenAI e più in generale a chiunque operi nello sviluppo di soluzioni di IA generativa.
Inizialmente erano circolate cifre tra i 30.000 e i 40.000 dollari, in linea con i massimi fatti registrare dall’acceleratore Hopper nei momenti di più alta domanda, ma Huang si affrettò a dire che il prezzo comprendeva anche “la progettazione dei datacenter e l’integrazione nei datacenter di altre aziende”.
Nelle scorse ore un analista di HSBC, citato dal giornalista Tae Kim del blog economico Barron’s, ha dichiarato che il prezzo per un sistema rack NVIDIA GB200 NVL36 sarebbe pari a 1,8 milioni, mentre acquistare NVL72 richiederebbe un esborso di 3 milioni di dollari. NVL36 è l’offerta “di fascia media” di NVIDIA, con 36 GPU e 18 CPU Grace, mentre NVL72 raddoppia arrivando a 72 GPU e 36 CPU.
Inoltre, si stima che il prezzo medio di vendita per la singola board GB200 – che unisce una CPU Grace e due GPU Blackwell – sarebbe tra 60 e 70mila dollari, mentre quello di B100, la versione meno potente di un acceleratore basato su singola GPU Blackwell, sarebbe pari a 30-35mila dollari.
Anche se certe cifre colpiscono, il confronto tra B100 e H100 non sembra dipingere valori troppo diversi e, soprattutto, rientra nelle indicazioni di Huang. Il tutto tenendo presente che le soluzioni Blackwell promettono di offrire prestazioni nettamente superiori rispetto a Hopper.
Le stime degli analisti, però, non sono oro colato e bisogna tenere in considerazione diversi fattori, come il volume degli acquisti. Pertanto, le cifre reali potrebbero essere inferiori o superiori a seconda del tipo di acquirente, del valore dell’ordine e soprattutto della capacità produttiva a disposizione di NVIDIA.