Data centers com GPUs NVIDIA Blackwell custam o dobro de estruturas baseadas em ASICs
Data centers de um gigawatt com GPUs NVIDIA Blackwell custam o dobro de estruturas baseadas em ASICs, mas entregam desempenho por Watt superior. A GPU Vera Rubin lidera a eficiência com 19,5 TFLOPS por Watt, enquanto a Groq supera a NVIDIA em velocidade de processamento e custo por token
A implementação de um data center de um gigawatt equipado com GPUs NVIDIA Blackwell exige um investimento de capital duas vezes superior ao de estruturas baseadas em circuitos integrados (ASICs), como as TPUs do Google ou os chips Trainium da Amazon. Apesar do custo elevado, a eficiência computacional das GPUs da NVIDIA apresenta superioridade, com um desempenho por Watt estimado entre duas e oito vezes maior que o dos ASICs personalizados.
A análise de desempenho em TFLOPS (Trilhões de Operações de Ponto Flutuante por Segundo) por Watt destaca a GPU Vera Rubin (FP4) como a líder da categoria, com pontuação de 19,5. Na sequência, a Vera Rubin (FP8) registra 6,8, a GB300 (FP8) atinge 6,0 e a H100 (FP8) chega a 3,1. Em contrapartida, as soluções do Google, TPUp7 (FP8) e Trn3 (FP8), apresentam índices de 4,3 e 2,5, respectivamente, situando-se entre as gerações Blackwell e Hopper ou abaixo destas.
Essa disparidade de custos é defendida por Jensen Huang, CEO da NVIDIA, que sustenta que o valor agregado dos chips se traduz em um retorno financeiro maior a longo prazo.
Paralelamente à eficiência energética, o mercado tem adotado métricas de custo por milhão de tokens gerados. Dados da Nebius indicam que os chips da Groq operam com um custo entre 5 e 10 centavos por token, enquanto a arquitetura Blackwell da NVIDIA custa 25 centavos por token. No quesito velocidade de processamento, a Groq atinge a geração de 800 tokens por segundo, superando a marca de 450 tokens por segundo das GPUs da NVIDIA.
