Jensen Huang von Nvidia hat vor kurzem klargestellt, dass Nvidia auf dem Markt für Serverprozessoren erfolgreich sein will und daher ein eigenständiges Produkt auf Basis der Vera-Architektur anbieten wird, die auf ARM basiert und versucht, in diesem Segment erfolgreich zu sein. Vera-Prozessoren werden von mehreren großen Unternehmen nachgefragt, sei es von Hyperscalern, Cloud-Anbietern oder sogar Betreibern von KI-Rechenzentren. Das sind gute Nachrichten für Nvidia, denn so kann das Unternehmen einen riesigen Markt anvisieren, auf dem Unternehmen, die sich auf die KI-Ära vorbereiten, große Mengen an Produkten bestellen, darunter KI-Beschleuniger und -Prozessoren.
Nvidia wird in diesem Jahr voraussichtlich Vera-Prozessoren im Wert von etwa 20 Mrd. US-Dollar an seine Partner liefern, zumindest plant das Unternehmen dies nach eigenen Schätzungen. Dies würde im Wesentlichen einen Markt im Wert von 200 Milliarden Dollar mit Vera-Prozessoren anvisieren, der weiteres Wachstumspotenzial hat und die Finanzergebnisse des Unternehmens weiter verbessern könnte. Das Unternehmen arbeitet außerdem mit mehreren Hyperscalern zusammen, um ihnen auf Vera-Prozessoren basierende Racks zur Verfügung zu stellen, sowie mit externen Partnern und Kunden, die auf Vera-Prozessoren basierende Systeme an ihre eigenen Bedürfnisse anpassen können. Indem das Unternehmen versucht, die Bedürfnisse mehrerer Marktsegmente gleichzeitig zu befriedigen, kann es ein enormes Wachstumspotenzial erschließen, das ihm helfen kann, seinen Marktanteil weiter auszubauen.
Die Vera-CPU selbst besteht aus 88 speziell entwickelten Kernen, die auf der ARM v9.2-Architektur basieren. Die physische Ressourcenzuweisung ermöglicht es den 88 Kernen, auf bis zu 176 Threads gleichzeitig zu arbeiten. Außerdem verfügen sie über eine native FP8-Unterstützung, was sie dank der 6x128-Bit-SVE2-Implementierung ideal für die direkte Beschleunigung von KI-Workflows macht. Die betreffenden Prozessoren bieten maximal 1,5 TB LPDDR5X On-Board-Speicher, der im SOCAMM2-Format zugewiesen werden kann, was eine Speichererweiterung bei Bedarf ermöglicht, wenn das System die Kapazitätsgrenze noch nicht erreicht hat. Jeder Prozessor kann mit einer maximalen Speicherbandbreite von 1,2 TB/s arbeiten, und eine Scalable Coherent Fabric, die eine Datenbandbreite von 3,4 TB/s zwischen den Kernen bietet, schafft einen gekoppelten, einheitlichen monolithischen Chip und vermeidet damit die Herausforderungen und Latenzprobleme, die für Systeme mit einer Chip-Architektur typisch sind.
Nach früheren Finanzberichten erwirtschaftete Intels DCAI-Sparte im ersten Quartal dieses Jahres einen Gesamtumsatz von rund 5,1 Milliarden Dollar und AMDs Data Center-Sparte einen Gesamtumsatz von rund 5,8 Milliarden Dollar. Diese Zahlen beinhalten natürlich auch Server-Hardware und im Falle von AMD den Verkauf von Instinct MI-Beschleunigern.
Geht man davon aus, dass die Umsätze beider Anbieter im ersten Quartal dieses Jahres für alle folgenden Quartale gelten, d. h. ohne Berücksichtigung des Wachstums, so könnten beide einen Gesamtumsatz von etwa 20 Milliarden Dollar im Segment der Rechenzentren erreichen, was bedeutet, dass Nvidia mit den geschätzten 20 Milliarden Dollar an Vera-CPU-Umsätzen in diesem Jahr im Wesentlichen hinter diesen beiden Anbietern den dritten Platz in der Rangliste des Serverprozessormarktes einnehmen würde. Mit steigenden Umsätzen könnte Nividia mit der Zeit nicht nur im Segment der KI-Beschleuniger, sondern auch auf dem Markt für Serverprozessoren dominieren, wenn alles nach Plan und Absicht läuft.
