La GPU NVIDIA Hopper potrebbe avere oltre 140 miliardi di transistor

Stando ad un'indiscrezione, sembra che la prossima GPU Hopper di NVIDIA sarà costituita da un numero elevatissimo di transistor.

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a cura di Antonello Buzzi

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Le GPU Hopper (dal cognome dell'informatica americana Grace Hopper) saranno le prossime GPU NVIDIA dedicate al calcolo per super computer e data center. Stando alle ultime indiscrezioni, NVIDIA Hopper H100 dovrebbe essere la prima GPU di elaborazione multi-die della società a massimizzare le prestazioni per socket. Si prevede che sarà abbinata alle memorie HBM e utilizzerà la tecnologia di packaging chip-on-wafer-on-substrate (CoWoS) di TSMC. Al contrario, le GPU Ada Lovelace della serie GeForce RTX 40 saranno rivolte ai giocatori e probabilmente utilizzeranno memorie tradizionali e il packaging FC-BGA.

Recentemente, l'utente Zhangzhonghao del forum Chiphell, senza menzionare direttamente GH100 o Hopper, ha parlato della prossima GPU a 5nm di NVIDIA, che dovrebbe essere costituita da oltre 140 miliardi di transistor, posizionando il chip tra i più grandi mai realizzati, grazie a un presunto die di 900mm² (come riportato dai colleghi di VideoCardz) - sebbene molte persone rimangano piuttosto scettiche a riguardo, dato che l'attuale limite della fotomaschera EUV è di 858mm². Inoltre, Hopper potrebbe essere declinato in più versioni, tra cui GH100, dal design monolitico, e GH102, con un design multi-chip-module.

NVIDIA Hopper andrà a scontrarsi con AMD Aldebaran e Intel Ponte Vecchio. Potrebbe essere la prima volta che le tre aziende andranno a competere nel mondo dei data center e super computer con acceleratori dal design MCM e dotati di memorie HBM2e. Al momento, non sappiamo quando NVIDIA presenterà più nel dettaglio l'architettura Hopper, ma le ultime voci indicavano un evento per il GTC 2022 a marzo.

Oggi vi abbiamo riferito che NVIDIA ha rinunciato ufficialmente all'acquisizione di ARM in seguito ai vari rallentamento dovuti alle autorità antitrust. Nel caso foste interessati, vi consigliamo di leggere il nostro precedente articolo dedicato.