Auf der GTC 2025 präsentierte NVIDIA seine Zukunftsstrategie und kündigte die nächste GPU-Generation nach Blackwell an, die auf den Namen Feynman hört. Diese hochentwickelte GPU, die im Jahr 2028 erwartet wird, wird eine neue Generation von High-Bandwidth-Memory (HBM) integrieren. Sie soll die Fortschritte in Künstlicher Intelligenz (KI) und High-Performance Computing (HPC) weiter vorantreiben. Benannt zu Ehren von Richard Feynman, einem der angesehensten Physiker seiner Zeit, bleibt NVIDIA seiner Tradition treu, die Namen seiner Produkte nach herausragenden Wissenschaftlern zu wählen.

Ein besonderes Highlight der Feynman-GPU ist deren fortschrittliche Speichertechnologie. Auch wenn die spezifischen Details noch unter Verschluss sind, hat NVIDIA bestätigt, dass sie auf die nächste Generation von HBM-Speicher setzen werden, möglicherweise HBM4e oder HBM5. Dies ist bekannt für seine hohe Bandbreite und Energieeffizienz, ideal für Anwendungen im KI-Bereich. Der kommende HBM4-Standard wird die Anzahl der Kanäle pro Stapel im Vergleich zu HBM3 verdoppeln, mit einer erwarteten Bandbreite von mindestens 6,4 Gbit/s. Ein möglicher Nachfolger, HBM5, könnte noch bestehende Engpässe minimieren und die Leistung der Feynman-GPU signifikant steigern. Diese Verbesserungen im Speicherbereich erhöhen den Datendurchsatz und ermöglichen es den GPUs, komplexe Rechenaufgaben effizienter zu bewältigen.

Neben der Feynman-GPU wird die Vera-CPU ihr Pendant sein, die zuvor mit den Plattformen Rubin und Rubin Ultra eingeführt wurde. Die Vera-CPU nutzt eine eigens entwickelte 88-Core-ARM-Architektur mit 176 Threads und schafft eine Hochgeschwindigkeitsverbindung von 1,8 TB/s zur GPU mittels NVLink. Dieses Co-Design von CPU und GPU optimiert KI-Workloads und erhöht die Berechnungseffizienz. Der Einsatz der NVSwitch NVL-Next-Technologie der achten Generation, zusammen mit den Netzwerkkomponenten Spectrum7 und CX10, ist geplant. Spectrum7 wird dank CPO-Technologie (Co-Packaged Optical) einen Durchsatz von 204 T bieten, während der CX10 die Rechenzentrumsverbindungen verbessert. Diese technologischen Fortschritte, die mit Feynman Ende 2028 auf den Markt kommen sollen, werden NVIDIA weiter in eine führende Position der Rechenzentrumsbranche bringen.

Angesichts der bisherigen Technologieentwicklung von NVIDIA ist die Ankündigung der Feynman-GPU ein folgerichtiger Schritt. Seit der Einführung der Blackwell-GPUs 2024 hat NVIDIA stetig jährliche Updates geliefert. Bis Ende 2025 wird das Blackwell Ultra Modell 288 GB HBM3e-Speicher und 15 Petaflops FP4-Rechenleistung bieten. Im Jahr 2026 wird die Vera Rubin-Plattform den neuen HBM4-Speicher bieten und 50 Petaflops Inferenz pro Chip erreichen. 2027 wird Rubin Ultra dank 1 TB HBM4e-Speicher und 15 Exaflops Inferenzleistung pro Rack noch leistungsfähiger sein. Feynman wird an diese Erfolge anknüpfen und die bestehenden Technologien erweitern, um 2028 den KI- und HPC-Markt weiter zu adressieren.

Zwar hat NVIDIA die vollständigen Spezifikationen von Feynman noch nicht offengelegt, doch bieten die Vorgängermodelle einige Anhaltspunkte. So setzt Rubin Ultra auf ein 4-Reticle-Design mit 12 HBM4e-Speicherstapeln, das insgesamt eine Bandbreite von 13 TB/s erreicht. Feynman könnte einen vergleichbaren Ansatz mit Multi-Chip-Verpackungen verfolgen, um die wachsenden Anforderungen des KI-Trainings zu erfüllen. Die Investition in fortschrittliche Verpackungstechnologien, inklusive TSMCs 3-nm-Prozessen zusammen mit CoWoS-L-Verpackungen, wird nicht zu unterschätzen sein, da sie zu höherer Transistordichte und Energieeffizienz beitragen können.

Mit Blick auf die Software profitiert Feynmans Markteinführung vom umfassenden Ökosystem, das NVIDIA rund um CUDA und NVIDIA Inference Microservices (NIM) entwickelt hat. Diese Plattformen werden weiterhin die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz optimieren und die maximale Hardware-Performance sicherstellen. Bereits 2024 hielt NVIDIA mit seinen GPUs fast 90% Marktanteil im globalen Rechenzentrumsmarkt und die Einführung von Feynman wird diese Vorreiterrolle weiter stärken, zumal sich generative KI und Robotik rasant entwickeln.

Wichtig ist, dass mit der Feynman-GPU das Ende der Fahnenstange noch nicht erreicht ist. NVIDIA hat bereits auf ein nachfolgendes Feynman Ultra Modell hingewiesen, das um 2030 auf den Markt kommen könnte und so den Abstand zu Konkurrenten weiter erhöht. Zwar holen AMD mit der Instinct MI-Serie und Intel mit den Gaudi-Prozessoren im KI-Bereich auf, doch dank seiner technologischen Voraussicht und ökologischen Integration bleibt NVIDIA an der Spitze.

Von Blackwell zu Feynman hat NVIDIA jeden Schritt akribisch auf die zentrale Anforderung des KI-Computing ausgerichtet. Die Feynman-GPU repräsentiert nicht nur die Evolution der Hardware, sondern auch einen Ausblick auf künftige Rechenparadigmen. Mit der Einführung 2028 erwarten Technologie-Enthusiasten spannende Entwicklungen, die neue industrielle Maßstäbe setzen werden.