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Bereits die Keynote von CEO Jensen Huang sprengte mit über zwei Stunden Länge den üblichen Rahmen. In diesem Artikel geben wir einen stark komprimierten Überblick über die, aus Anwender- respektive Developer-Perspektive, wichtigsten Produktankündigungen von Nvidia. 1. Neue GPUs Im Rahmen seiner ausführlichen Keynote gab Nvidia-CEO Jensen Huang einen Ausblick auf die Grafikprozessoren-Roadmap für die kommenden Jahre: In der zweiten Jahreshälfte 2025 steht mit Blackwell Ultra eine neue, leistungsfähige(re) GPU zur Verfügung. Diese wird ab 2026 von der Rubin GPU-Familie abgelöst, die die dreifache Leistung der Blackwell Ultra GPU bieten – und ab 2027 in einer noch leistungsfähigeren Ultra-Version zur Verfügung stehen – soll. Für das Jahr 2028 kündigte der Nvidia-CEO mit der Feynman GPU eine weitere, neue Generation von Grafikprozessoren an. 2. Blackwell für den Schreibtisch Bislang war die derzeit aktuelle GPU-Plattform Blackwell (Ultra) – sieht man einmal von den RTX-50-Grafikkarten ab – Rechenzentren vorbehalten. Auf der GTC 2025 kündigte Nvidia nun an, sie in Form der neuen Desktop-Systeme DGX Spark und DGX Station auch auf den Schreibtisch zu bringen. Die Systeme sollen künftig Entwickler, Datenwissenschaftler und Studenten dazu befähigen, große Sprachmodelle (LLMs) auf ihrem Desktop zu testen, feinabzustimmen und zu inferenzieren. Die KI-Modelle, die daraus entspringen, können lokal oder über die DGX-Cloud bereitgestellt werden. Für die Blackwell-Architektur braucht man künftig nicht mehr unbedingt ein Data Center.Nvidia Für die Produktion der KI-Supercomputer für den Schreibtisch setzt Nvidia auf die Kooperation mit Hardware-Partnern. Zu diesen zählen unter anderem: Asus, Dell, HP und Lenovo. 3. Agentic-AI-Grundlagenarbeit Agentic AI ist sozusagen ein Trend im Trend: Autonom agierende KI-Instanzen könnten künftig auch komplexe Geschäftsprozesse automatisieren, wenn es nach Softwareanbietern – und auch Analysten – geht. Nvidia begegnet dieser Entwicklung mit der Ankündigung einer neuen KI-Modellfamilie: Llama Nemotron. Die offenen Reasoning-Modelle sind nachtrainiert (Post-Training) und sollen Unternehmen und Entwicklern künftig die Grundlage dafür liefern, eigene KI-Agenten(plattformen) aufzubauen. Dabei zeichnen sich die neuen Nemotron-Modelle laut Nvidia in erster Linie durch verbesserte Fähigkeiten aus, wenn es darum geht: komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen, Code zu schreiben, zu argumentieren, und komplexe Entscheidungen zu treffen. Die Llama-Nemotron-Modelle sind in drei verschiedenen „Größen“ erhältlich (Nano, Super und Ultra), was Anwendern ermöglicht, sie entsprechend ihrer Bedürfnisse einzusetzen. Nvidias CEO war auf der GTC 2025 auch virtuell präsent, um die neuesten Innovationen des KI-Unternehmens vorzustellen.Nvidia Die Modellfamilie ist Teil von Nvidias AI-Enterprise-Softwareplattform und ab sofort verfügbar – entweder über eine gehostete API oder Hugging Face. Mitglieder des Nvidia Developer Program dürfen zu Experimentier- und Forschungszwecken kostenlos auf die neuen Modelle zugreifen. 4. KI-Inferenz-Turbo Passend dazu präsentierte Nvidia mit Dynamo außerdem ein neues, quelloffenes KI-Inferenz-Framework, das sich durch hohen Durchsatz und niedrige Latenz auszeichnet. Laut CEO Huang ist es „das Betriebssystem für KI-Fabriken“. Es soll Anwender künftig dabei unterstützen, GenAI- und Reasoning-Modelle in besonders weitläufigen, verteilten Umgebungen bereitzustellen. Laut Nvidia soll das Framework die Anzahl der möglichen Requests im besten Fall um den Faktor 30 steigern können (wenn DeepSeek R1 auf Blackwell zum Einsatz kommt). Das KI-Framework ist mit diversen Open-Source-Werkzeugen kompatibel – etwa PyTorch. Nvidia Dynamo steht für Entwickler ab sofort über GitHub zur Verfügung. Unternehmen können auf das Framework im Rahmen der AI-Enterprise-Plattform zugreifen. 5. Humanoides Fundament Auch mit Blick auf einen weiteren KI-Zukunftstrend lieferte Nvidia auf seiner Entwicklerkonferenz ab, nämlich humanoide Robotik. Dabei sticht insbesondere eine Neuvorstellung heraus: Isaac GR00T N1 – das laut Nvidia erste, offene Foundation Model für humanoide Roboter. Es soll nur der Startpunkt sein: Nvidia plant für die Zukunft, Robotik-Spezialisten eine ganze Familie vortrainierter, vollständig anpassbarer Modelle um GR00T N1 herum zur Verfügung zu stellen. Trainingsdaten und Task-Evaluation-Szenarien für GR00T N1 stehen ab sofort über GitHub sowie Hugging Face zum Download zur Verfügung. Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? 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Nvidia GTC 2025 in a Nutshell
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Bereits die Keynote von CEO Jensen Huang sprengte mit über zwei Stunden Länge den üblichen Rahmen. In diesem Artikel geben wir einen stark komprimierten Überblick über die, aus Anwender- respektive Developer-Perspektive, wichtigsten Produktankündigungen von Nvidia. 1. Neue GPUs Im Rahmen seiner ausführlichen Keynote gab Nvidia-CEO Jensen Huang einen Ausblick auf die Grafikprozessoren-Roadmap für die kommenden Jahre: In der zweiten Jahreshälfte 2025 steht mit Blackwell Ultra eine neue, leistungsfähige(re) GPU zur Verfügung. Diese wird ab 2026 von der Rubin GPU-Familie abgelöst, die die dreifache Leistung der Blackwell Ultra GPU bieten – und ab 2027 in einer noch leistungsfähigeren Ultra-Version zur Verfügung stehen – soll. Für das Jahr 2028 kündigte der Nvidia-CEO mit der Feynman GPU eine weitere, neue Generation von Grafikprozessoren an. 2. Blackwell für den Schreibtisch Bislang war die derzeit aktuelle GPU-Plattform Blackwell (Ultra) – sieht man einmal von den RTX-50-Grafikkarten ab – Rechenzentren vorbehalten. Auf der GTC 2025 kündigte Nvidia nun an, sie in Form der neuen Desktop-Systeme DGX Spark und DGX Station auch auf den Schreibtisch zu bringen. Die Systeme sollen künftig Entwickler, Datenwissenschaftler und Studenten dazu befähigen, große Sprachmodelle (LLMs) auf ihrem Desktop zu testen, feinabzustimmen und zu inferenzieren. Die KI-Modelle, die daraus entspringen, können lokal oder über die DGX-Cloud bereitgestellt werden. Für die Blackwell-Architektur braucht man künftig nicht mehr unbedingt ein Data Center.Nvidia Für die Produktion der KI-Supercomputer für den Schreibtisch setzt Nvidia auf die Kooperation mit Hardware-Partnern. Zu diesen zählen unter anderem: Asus, Dell, HP und Lenovo. 3. Agentic-AI-Grundlagenarbeit Agentic AI ist sozusagen ein Trend im Trend: Autonom agierende KI-Instanzen könnten künftig auch komplexe Geschäftsprozesse automatisieren, wenn es nach Softwareanbietern – und auch Analysten – geht. Nvidia begegnet dieser Entwicklung mit der Ankündigung einer neuen KI-Modellfamilie: Llama Nemotron. Die offenen Reasoning-Modelle sind nachtrainiert (Post-Training) und sollen Unternehmen und Entwicklern künftig die Grundlage dafür liefern, eigene KI-Agenten(plattformen) aufzubauen. Dabei zeichnen sich die neuen Nemotron-Modelle laut Nvidia in erster Linie durch verbesserte Fähigkeiten aus, wenn es darum geht: komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen, Code zu schreiben, zu argumentieren, und komplexe Entscheidungen zu treffen. Die Llama-Nemotron-Modelle sind in drei verschiedenen „Größen“ erhältlich (Nano, Super und Ultra), was Anwendern ermöglicht, sie entsprechend ihrer Bedürfnisse einzusetzen. Nvidias CEO war auf der GTC 2025 auch virtuell präsent, um die neuesten Innovationen des KI-Unternehmens vorzustellen.Nvidia Die Modellfamilie ist Teil von Nvidias AI-Enterprise-Softwareplattform und ab sofort verfügbar – entweder über eine gehostete API oder Hugging Face. Mitglieder des Nvidia Developer Program dürfen zu Experimentier- und Forschungszwecken kostenlos auf die neuen Modelle zugreifen. 4. KI-Inferenz-Turbo Passend dazu präsentierte Nvidia mit Dynamo außerdem ein neues, quelloffenes KI-Inferenz-Framework, das sich durch hohen Durchsatz und niedrige Latenz auszeichnet. Laut CEO Huang ist es „das Betriebssystem für KI-Fabriken“. Es soll Anwender künftig dabei unterstützen, GenAI- und Reasoning-Modelle in besonders weitläufigen, verteilten Umgebungen bereitzustellen. Laut Nvidia soll das Framework die Anzahl der möglichen Requests im besten Fall um den Faktor 30 steigern können (wenn DeepSeek R1 auf Blackwell zum Einsatz kommt). Das KI-Framework ist mit diversen Open-Source-Werkzeugen kompatibel – etwa PyTorch. Nvidia Dynamo steht für Entwickler ab sofort über GitHub zur Verfügung. Unternehmen können auf das Framework im Rahmen der AI-Enterprise-Plattform zugreifen. 5. Humanoides Fundament Auch mit Blick auf einen weiteren KI-Zukunftstrend lieferte Nvidia auf seiner Entwicklerkonferenz ab, nämlich humanoide Robotik. Dabei sticht insbesondere eine Neuvorstellung heraus: Isaac GR00T N1 – das laut Nvidia erste, offene Foundation Model für humanoide Roboter. Es soll nur der Startpunkt sein: Nvidia plant für die Zukunft, Robotik-Spezialisten eine ganze Familie vortrainierter, vollständig anpassbarer Modelle um GR00T N1 herum zur Verfügung zu stellen. Trainingsdaten und Task-Evaluation-Szenarien für GR00T N1 stehen ab sofort über GitHub sowie Hugging Face zum Download zur Verfügung. Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? 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Nvidia GTC 2025 in a Nutshell srcset="https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?quality=50&strip=all 1920w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=300%2C168&quality=50&strip=all 300w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=768%2C432&quality=50&strip=all 768w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=1024%2C576&quality=50&strip=all 1024w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=1536%2C864&quality=50&strip=all 1536w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=1240%2C697&quality=50&strip=all 1240w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=150%2C84&quality=50&strip=all 150w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=854%2C480&quality=50&strip=all 854w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=640%2C360&quality=50&strip=all 640w, https://b2b-contenthub.com/wp-content/uploads/2025/03/00_nvidia-dgx-spark_16z9_nvidia.jpg?resize=444%2C250&quality=50&strip=all 444w" width="1024" height="576" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px">Blackwell erobert den Desktop – nur eines von vielen Highlights der GTC 2025.Nvidia Den Überblick in der Ankündigungs- und Neuheitenflut zu wahren, die KI-Krösus Nvidia auf seiner Entwicklerkonferenz GTC in diesem Jahr entfacht hat, ist mitunter herausfordernd. Bereits die Keynote von CEO Jensen Huang sprengte mit über zwei Stunden Länge den üblichen Rahmen. In diesem Artikel geben wir einen stark komprimierten Überblick über die, aus Anwender- respektive Developer-Perspektive, wichtigsten Produktankündigungen von Nvidia. 1. Neue GPUs Im Rahmen seiner ausführlichen Keynote gab Nvidia-CEO Jensen Huang einen Ausblick auf die Grafikprozessoren-Roadmap für die kommenden Jahre: In der zweiten Jahreshälfte 2025 steht mit Blackwell Ultra eine neue, leistungsfähige(re) GPU zur Verfügung. Diese wird ab 2026 von der Rubin GPU-Familie abgelöst, die die dreifache Leistung der Blackwell Ultra GPU bieten – und ab 2027 in einer noch leistungsfähigeren Ultra-Version zur Verfügung stehen – soll. Für das Jahr 2028 kündigte der Nvidia-CEO mit der Feynman GPU eine weitere, neue Generation von Grafikprozessoren an. 2. Blackwell für den Schreibtisch Bislang war die derzeit aktuelle GPU-Plattform Blackwell (Ultra) – sieht man einmal von den RTX-50-Grafikkarten ab – Rechenzentren vorbehalten. Auf der GTC 2025 kündigte Nvidia nun an, sie in Form der neuen Desktop-Systeme DGX Spark und DGX Station auch auf den Schreibtisch zu bringen. Die Systeme sollen künftig Entwickler, Datenwissenschaftler und Studenten dazu befähigen, große Sprachmodelle (LLMs) auf ihrem Desktop zu testen, feinabzustimmen und zu inferenzieren. Die KI-Modelle, die daraus entspringen, können lokal oder über die DGX-Cloud bereitgestellt werden. Für die Blackwell-Architektur braucht man künftig nicht mehr unbedingt ein Data Center.Nvidia Für die Produktion der KI-Supercomputer für den Schreibtisch setzt Nvidia auf die Kooperation mit Hardware-Partnern. Zu diesen zählen unter anderem: Asus, Dell, HP und Lenovo. 3. Agentic-AI-Grundlagenarbeit Agentic AI ist sozusagen ein Trend im Trend: Autonom agierende KI-Instanzen könnten künftig auch komplexe Geschäftsprozesse automatisieren, wenn es nach Softwareanbietern – und auch Analysten – geht. Nvidia begegnet dieser Entwicklung mit der Ankündigung einer neuen KI-Modellfamilie: Llama Nemotron. Die offenen Reasoning-Modelle sind nachtrainiert (Post-Training) und sollen Unternehmen und Entwicklern künftig die Grundlage dafür liefern, eigene KI-Agenten(plattformen) aufzubauen. Dabei zeichnen sich die neuen Nemotron-Modelle laut Nvidia in erster Linie durch verbesserte Fähigkeiten aus, wenn es darum geht: komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen, Code zu schreiben, zu argumentieren, und komplexe Entscheidungen zu treffen. Die Llama-Nemotron-Modelle sind in drei verschiedenen „Größen“ erhältlich (Nano, Super und Ultra), was Anwendern ermöglicht, sie entsprechend ihrer Bedürfnisse einzusetzen. Nvidias CEO war auf der GTC 2025 auch virtuell präsent, um die neuesten Innovationen des KI-Unternehmens vorzustellen.Nvidia Die Modellfamilie ist Teil von Nvidias AI-Enterprise-Softwareplattform und ab sofort verfügbar – entweder über eine gehostete API oder Hugging Face. Mitglieder des Nvidia Developer Program dürfen zu Experimentier- und Forschungszwecken kostenlos auf die neuen Modelle zugreifen. 4. KI-Inferenz-Turbo Passend dazu präsentierte Nvidia mit Dynamo außerdem ein neues, quelloffenes KI-Inferenz-Framework, das sich durch hohen Durchsatz und niedrige Latenz auszeichnet. Laut CEO Huang ist es „das Betriebssystem für KI-Fabriken“. Es soll Anwender künftig dabei unterstützen, GenAI- und Reasoning-Modelle in besonders weitläufigen, verteilten Umgebungen bereitzustellen. Laut Nvidia soll das Framework die Anzahl der möglichen Requests im besten Fall um den Faktor 30 steigern können (wenn DeepSeek R1 auf Blackwell zum Einsatz kommt). Das KI-Framework ist mit diversen Open-Source-Werkzeugen kompatibel – etwa PyTorch. Nvidia Dynamo steht für Entwickler ab sofort über GitHub zur Verfügung. Unternehmen können auf das Framework im Rahmen der AI-Enterprise-Plattform zugreifen. 5. Humanoides Fundament Auch mit Blick auf einen weiteren KI-Zukunftstrend lieferte Nvidia auf seiner Entwicklerkonferenz ab, nämlich humanoide Robotik. Dabei sticht insbesondere eine Neuvorstellung heraus: Isaac GR00T N1 – das laut Nvidia erste, offene Foundation Model für humanoide Roboter. Es soll nur der Startpunkt sein: Nvidia plant für die Zukunft, Robotik-Spezialisten eine ganze Familie vortrainierter, vollständig anpassbarer Modelle um GR00T N1 herum zur Verfügung zu stellen. Trainingsdaten und Task-Evaluation-Szenarien für GR00T N1 stehen ab sofort über GitHub sowie Hugging Face zum Download zur Verfügung. Sie wollen weitere interessante Beiträge zu diversen Themen aus der IT-Welt lesen? 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