NVIDIA सुप्लाई सीमाओं को कम करने के लिए Rubin Ultra HBM स्पेस को समायोजित कर सकती है

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ऑन-चेन डेटा के अनुसार, NVIDIA Rubin Ultra HBM स्पेसिफिकेशन्स को सप्लाई चुनौतियों को आसान बनाने के लिए बदल सकती है। सिट्रिनी विश्लेषक जुकन ने कहा कि मुख्य संस्करण HBM4E 12Hi 384GB से HBM4 8Hi 192GB पर घट सकता है, जिसके बाद HBM4E 8Hi वेरिएंट आएगा। इसका उद्देश्य HBM के उपयोग को कम करना और उत्पादन को बढ़ाना है। यदि 2027 तक CoWoS 1.2 मिलियन यूनिट्स पहुंच जाता है, तो Rubin Ultra का उत्पादन 1.6 मिलियन तक पहुंच सकता है। HBM की मांग 241 से 216 बिलियन Gb तक 10% कम हो जाएगी। जुकन ने कहा कि यह कम मांग का संकेत नहीं, बल्कि एक रणनीतिक कदम है। अल्टकॉइन्स जिन्हें देखना है, वे प्रतिक्रिया कर सकते हैं क्योंकि यह क्रिप्टो माइनिंग और AI हार्डवेयर प्रवाहों को प्रभावित करता है।

BlockBeats की समाचार, 4 अगस्त, Citrini विश्लेषक जुकन ने पोस्ट किया कि निवेडिया अगली पीढ़ी के Rubin Ultra GPU के HBM कॉन्फ़िगरेशन की चर्चा कर रहा है, जिसमें मुख्य संस्करण को HBM4E 12Hi 384GB से HBM4 8Hi 192GB में बदलने की संभावना है, और बाद में HBM4E 8Hi संस्करण लॉन्च किया जाएगा।


विश्लेषण के अनुसार, यदि निविडा की 2027 में CoWoS उत्पादन क्षमता 12 लाख इकाइयों तक पहुँच जाती है, तो उसके त्वरकों का उत्पादन लगभग 9.9 मिलियन इकाइयाँ होगा, जिसमें रुबिन अल्ट्रा का उत्पादन लगभग 1.6 मिलियन इकाइयाँ होगा। यदि कम स्पेसिफिकेशन वाली HBM योजना का उपयोग किया जाता है, तो 2027 में निविडा की HBM मांग 241 अरब Gb से घटकर 216 अरब Gb हो जाएगी, जो लगभग 10% की कमी है, और समग्र HBM मांग में लगभग 4% की कमी हो सकती है।


जुकन का मानना है कि यह "डाउनग्रेड" मांग में कमी नहीं, बल्कि HBM की सीमित आपूर्ति के संदर्भ में निवेडिया द्वारा एक्सेलरेटर उत्पादन को बढ़ाने की रणनीति है। चूंकि DRAM निर्माताओं की HBM विस्तार दर ताइवान सेमीकंडक्टर निर्माण और पैकेजिंग क्षमता के विस्तार के साथ मेल नहीं खा रही है, HBM की आपूर्ति AI चिप उत्पादन का सीमांत कारक बन गई है।


इसके अलावा, DRAM निर्माता भी उत्पादन आवंटन में बड़े पैमाने पर समायोजन करने में कठिनाई का सामना कर रहे हैं। वर्तमान में, उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स क्षेत्र में स्मार्टफोन और पीसी निर्माता स्टोरेज की कमी का प्रभाव झेल रहे हैं, और पारंपरिक DRAM आपूर्ति में और कमी करने से अंतिम बाजार पर दबाव बढ़ सकता है।


विश्लेषण के अनुसार, निवेडिया द्वारा HBM कॉन्फ़िगरेशन में समायोजन करके, सीमित स्टोरेज संसाधनों के तहत अधिक AI त्वरक क्षमता जारी की जा सकती है और HBM आपूर्ति की संकुचितता में राहत मिल सकती है।

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