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CoreWeave, NVIDIA und IBM präsentieren rekordverdächtige MLPerf-Ergebnisse mit NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips

CoreWeave, NVIDIA und IBM präsentieren rekordverdächtige MLPerf-Ergebnisse mit NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips

MPOSTMPOST2025/06/05 22:56
Von:MPOST

In Kürze CoreWeave hat in Zusammenarbeit mit NVIDIA und IBM die bisher größte MLPerf Training v5.0-Einreichung mit 2,496 NVIDIA Blackwell-GPUs auf seiner KI-optimierten Cloud-Plattform abgeschlossen.

Software-Cloud-Plattform CoreWeave gab die Zusammenarbeit mit bekannt NVIDIA und IBM Um den bisher größten MLPerf Training v5.0-Eintrag mithilfe der NVIDIA Blackwell-Technologie abzuschließen, wurden 2,496 NVIDIA Blackwell-GPUs auf der für KI optimierten Cloud-Infrastruktur von CoreWeave eingesetzt.

Dieser Benchmark repräsentiert den umfangreichsten NVIDIA GB200 NVL72-Cluster, der nach MLPerf-Standards bewertet wurde. Er ist 34-mal größer als der nächstgrößere Cluster eines Cloud-Service-Anbieters. Das Ergebnis unterstreicht die Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit der Plattform bei der Unterstützung von Hochleistungs- KI-Workloads .

CoreWeave hat es wieder geschafft! Wir haben die größte jemals @MLCommons MLPerfTraining v5.0-Einreichung mit 2,496 NVIDIA Blackwell GPUs, in einer gemeinsamen Einreichung mit @ NVIDIA und @IBM und war führend unter allen Cloud-Anbietern in Llama 3.1 405B-Modellschulung.

Mehr lesen: https://t.co/oypBPeE5YM pic.twitter.com/poy2q0KezU

— CoreWeave (@CoreWeave) 4. Juni 2025

Der Benchmark lieferte ein bemerkenswertes Ergebnis für das fortschrittlichste und ressourcenintensivste Modell der MLPerf-Suite:Llama 3.1 405B – Abschluss der Trainingsaufgabe in 27.3 Minuten. Im Vergleich mit anderen Einsendungen mit ähnlich großen Clustern zeigte das von CoreWeave betriebene GB200-Setup eine mehr als doppelt so hohe Trainingsgeschwindigkeit. 

Diese Leistung spiegelt die Effizienz der GB200 NVL72-Architektur und die Fähigkeit der zugrunde liegenden Infrastruktur wider, die Ausführung anspruchsvoller KI-Aufgaben zu unterstützen. Diese Ergebnisse haben praktische Auswirkungen, da sie zu kürzeren Entwicklungszeiten und einer verbesserten Kosteneffizienz beim Modelltraining führen können. 

Durch verkürzte Trainingszeiten und eine effektive Skalierung der Arbeitslast trägt die Technologie zu einer optimierten Ressourcennutzung bei. Mit führenden Ergebnissen sowohl in MLPerf Inference v5.0 als auch in Training v5.0 und als einzige Cloud-Plattform in der Platin-Stufe von SemiAnalysis' ClusterMAX beweist die Plattform zudem ihre hohe Wettbewerbsfähigkeit und Leistungsfähigkeit bei der Bereitstellung von KI-Infrastrukturen.

CoreWeave erweitert KI-Cloud-Kapazität mit neuen Rechenzentrumsverträgen und 375 Millionen US-Dollar Finanzierung

CoreWeave ist ein KI-fokussierter Hyperscale-Cloud-Anbieter und bietet fortschrittliche Software-Infrastruktur zur Unterstützung neuer KI-Entwicklungen. Die Plattform ermöglicht beschleunigte Rechenkapazitäten für Organisationen und Forschungseinrichtungen, die sich mit leistungsstarken KI-Anwendungen beschäftigen.

CoreWeave hat kürzlich zwei langfristige Mietverträge mit Applied Digital abgeschlossen und sich damit 250 Megawatt IT-Lastkapazität auf einem Rechenzentrumscampus in Ellendale, North Dakota, gesichert. Die ersten 100 Megawatt sollen im vierten Quartal 2025 in Betrieb gehen, eine weitere 150-Megawatt-Anlage soll Mitte 2026 in Betrieb gehen. Das Unternehmen behält sich zudem die Option vor, seine Kapazität um bis zu 300 Megawatt zu erweitern. 

Infolge dieser Entwicklung verzeichnete der Aktienkurs des Unternehmens einen Anstieg von 25 %, im vorbörslichen Handel kam es zu einem weiteren Anstieg von 5 %, was in diesem Jahr bisher zu einem Gesamtgewinn von 276 % führte. 

In einem separaten Schritt zur Unterstützung seines Wachstums CoreWeave hat sich von SMBC eine Finanzierung in Höhe von 375 Millionen US-Dollar gesichert, um den Ausbau seiner Infrastruktur voranzutreiben.

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Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels gibt ausschließlich die Meinung des Autors wieder und repräsentiert nicht die Plattform in irgendeiner Form. Dieser Artikel ist nicht dazu gedacht, als Referenz für Investitionsentscheidungen zu dienen.

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