Nvidias Historie Teil 2: Ehrungen von Wissenschaftlern und finanzieller Aufstieg
Special
Im zweiten Teil zur Historie von Nvidia geht es um die Grafikkarten von der GeForce 500 bis RTX 4000 sowie den Börsen-Hype und die Gründe dafür.
Wissenschaftler-Ehrungen durch Codenamen
Wenn ihr noch Teil 1 unseres Nvidia-Specials im Hinterkopf habt, dann wisst ihr, dass Nvidia die GPUs zunächst nach der Schreibweise NV plus einer Modellnummer benannte, zum Beispiel NV5 oder NV18. Dies war von 1997 bis 2005. Dahinter steckte aber kein echtes Konzept zur Leistungseinordnung.
Ab 2006 machte Nvidia für die GeForce7-Reihe mit einem G plus einer Modellnummer weiter und führte eine neue, bis heute gültige Regel ein: Je kleiner die Modellnummer innerhalb der GPU-Generation, desto stärker die GPU. Seit 2008 sind es Kürzel aus zwei Buchstaben und einer dreistelligen Modellnummer.
Bei der GeForce 500 ist eine GF110-GPU also stärker als eine GF116, bei der GeForce 400 eine GF104 stärker als eine GF106. Außerdem benennt Nvidia die Mikroarchitekturen der GPUs schon seit Firmengründung mit Code- oder Familiennamen, die von Persönlichkeiten aus der Wissenschaft stammen.
Die Namen einiger der von Nvidia somit geehrten Persönlichkeiten sind oder waren auch physikalische Einheiten, zum Beispiel Ampere, Volt oder Pascal. Die folgende Tabelle zeigt euch, welche Namen Nvidia für verschiedene Grafikkarten-Mikroarchitekturen verwendet hat und welche Persönlichkeit jeweils dahintersteht:
| Mikroarchitektur | GPU-Kürzel | Reihen | ab Jahr | Infos zur Persönlichkeit |
|---|---|---|---|---|
| Fahrenheit | NV1-NV6 | Riva, Vanta | 1995 | Daniel Gabriel Fahrenheit, 1686-1736, deutscher Physiker |
| Celsius | NV10 -NV15 | GeForce 2 | 1999 | Anders Celsius, 1701-1744, schwedischer Wissenschaftler |
| Kelvin | NV17-NV28 | GeForce3 und 4 | 2001 | Lord Kelvin aka William Thomson, 1824-1907, britischer Physiker |
| Rankine | NV30-NV38 | GeForce FX | 2003 | William John Macquorn Rankine, 1820-1872, schottischer Physiker |
| Curie | NV40-NV44 | GeForce6 | 2005 | Marie Curie, 1867-1934, französisch-polnische Physikerin und Chemikerin |
| Curie | G70-G73 | GeForce7 | 2006 | Marie Curie, 1867-1934, französisch-polnische Physikerin und Chemikerin |
| Tesla | G80-G92 | GeForce8 | 2007 | Nikola Tesla, 1856-1943, serbisch-amerikanischer Ingenieur und Forscher |
| Tesla | G92-G98 | GeForce9 und 100 | 2008 | Nikola Tesla, 1856-1943, serbisch-amerikanischer Ingenieur und Forscher |
| Tesla | GT200-GT218 | GeForce 200 und 300 | 2008 | Nikola Tesla, 1856-1943, serbisch-amerikanischer Ingenieur und Forscher |
| Fermi | GF100-GF108 | GeForce 400 | 2010 | Enrico Fermi, 1901-1954, italienischer Kernphysiker |
| Fermi | GF110-GF119 | GeForce 500 | 2010 | Enrico Fermi, 1901-1954, italienischer Kernphysiker |
| Kepler | GK104-GK108 | GeForce 600 und 700 | 2012 | Johannes Kepler, 1571-1630, deutscher Naturwissenschaftler |
| Maxwell | GM200-GM206 | GeForce 900 | 2014 | James Clerk Maxwell, 1831-1879, schottischer Physiker |
| Pascal | GP102-GP108 | GeForce 1000 | 2016 | Blaise Pascal, 1623-1662, französischer Mathematiker und Philosoph |
| Volta | GV100 | Titan V | 2017 | Alessandro Volta, 1745-1827, italienischer Physiker |
| Turing | TU102-TU106 | GeForce RTX 2000 | 2018 | Alan Turing, 1912-1954, britischer Mathematiker und Informatiker |
| Turing | TU116, TU117 | GeForce 1600 | 2019 | Alan Turing, 1912-1954, britischer Mathematiker und Informatiker |
| Ampere | GA102-GA107 | GeForce RTX 3000 | 2020 | André-Marie Ampère, französischer Physiker und Mathematiker |
| Ada Lovelace | AS102-AD107 | GeForce RTX 4000 | 2022 | Ada Lovelace, 1815-1852, britische Mathematikerin |
| Blackwell | GB200 und weitere | GeForce RTX 5000 | 2024/25 | David Blackwell, 1919-2010, US-amerikanischer Mathematiker |
Um die Entwicklung der Technik bei den Nvidia-GPUs aufzuzeigen, haben wir nun noch zwei Grafiken eingebaut. Die eine zeigt euch, wie viele Milliarden Transistoren Nvidia im Laufe der Jahre von 1995 bis 2002 maximal in einer GPU unterbringen konnte, die zweite Grafik beschreibt die Entwicklung der Fertigungsgröße, wobei kleinere Werte vereinfacht gesagt bedeuten, dass die Abstände zwischen zwei Bauteilen in einer GPU kleiner werden und man daher mehr Transistoren pro Fläche unterbringen kann:
Quelle: Antonio Funes
Nvidia Transistoren in GPUs
Quelle: Antonio Funes
Nvidia Fertigung in nm
Finanzieller Aufstieg Nvidias in den letzten zwei bis drei Jahren
Nachdem wir uns der Geschichte der GPUs und Grafikkarten von Nvidia gewidmet haben, kommen wir nun zu der geschäftlichen Seite des Konzerns, der nicht wegen der Gaming-Grafikkarten im Juni 2024 kurzzeitig die weltweit wertvollste Firma an den internationalen Börsen war. Denn obgleich vor allem die RTX-Grafikkarten alles andere als günstig sind, sind die 3D-Beschleuniger zwar das Fundament des Konzerns, aber spätestens seit 2022 nicht mehr die Haupteinnahmequelle.
Schon lange engagiert sich Nvidia in Produktbereichen, bei denen Gaming nur am Rande ein Thema ist oder sogar überhaupt keine Rolle spielt, wie zum Beispiel Quantenrechenzentren, autonomem Fahren und Robotik. Im Jahr 2022 überholte der Bereich Compute und Networking beim Umsatz den Grafikkarten-Sektor, was auch daran lag, dass die Grafikkartenpreise von einem extrem hohen Niveau durch Covid und eine Lieferkrise wieder gesunken waren.
Der Umsatz von Compute und Networking lag mit 15,1 Milliarden US-Dollar im Jahresabschluss vor Grafikkarten (11,9 Milliarden US-Dollar), mit weiteren Bereichen wies Nvidia einen Umsatz von 5,5 Milliarden Dollar aus. Schaut man genauer hin, so hatte allein der Rechenzentrum-Sektor von Nvidia ein Plus von 41 Prozent und einen Umsatz von 15 Milliarden US-Dollar - der Bereich Gaming sank um 27 Prozent auf 9,1 Milliarden Dollar.
Was Compute und Rechenzentren angeht, so geht es nicht um reine Hardware-Verkäufe oder -Vermietung, sondern Nvidia hat vielmehr eine extrem hohe Kompetenz darin entwickelt, softwarebasiert über Netzwerke Services zur Verfügung zu stellen und auch mit KI-Support enorm aufwendigen Rechenprojekte zu unterstützen. Ebenso versorgt Nvidia die Produkte von Firmen mit Software und Chips respektive Chip-Bauplänen. Nvidia ist beispielsweise bei der Simulation von chemischen Vorgängen per Rechenzentren für die Entwicklung von Arzneimitteln mit im Boot und verdient damit gutes Geld.
