KI-Chips: Nvidia-Tool für GPU-Cluster erlaubt Standortbestimmung
Nvidia hat eine Softwarelösung zur Visualisierung und Überwachung von Grafikprozessoren entwickelt. Damit lässt sich auch ermitteln, in welchem Land ein Chip des Unternehmens verwendet wird, wie Reuters berichtet(öffnet im neuen Fenster) .
In einem Blogbeitrag zu der Software(öffnet im neuen Fenster) schreibt Nvidia zwar, dass die GPUs des Unternehmens keine Technologie zum Hardware-Tracking, Kill-Switches oder Backdoors enthalten. Ein Unternehmenssprecher bestätigte aber Reuters, dass die Software die Zeitverzögerung in der Kommunikation mit den Nvidia-Servern nutzt, um den Chipstandort zu bestimmen.
Software Open Source und für Kunden optional
Nvidia gibt gegenüber Reuters an, dass die übermittelten Telemetriedaten schreibgeschützt seien und es keine Funktionen gebe, "die es Nvidia ermöglichen, registrierte Systeme fernzusteuern oder Maßnahmen darauf zu ergreifen" .
Die Software ist für Kunden optional und überwacht den Stromverbrauch der eingesetzten Hardware, die Auslastung, die Speicherbandbreite sowie die Thermik in GPU-Clustern. Mit der Veröffentlichung der Software als Open Source möchte man zudem Transparenz und Überprüfbarkeit gewährleisten.
Nvidia stellt die Softwarefunktionen zunächst für die neuesten Blackwell-Chips bereit. Es werde aber laut Reuters geprüft, ob diese mit eingeschränktem Funktionsumfang auch für ältere Hardwaregenerationen eingesetzt werden könne.
Politische Forderungen möglich
Auch wenn es sich bei der Standortbestimmung nur um eine softwareseitige Funktion handelt, könnte dies zu Forderungen der US-Regierung führen, diese für Maßnahmen, die das Umgehen von Exportbeschränkungen verhindern sollen, zu nutzen.
US-Präsident Donald Trump hatte am 9. Dezember 2025 angekündigt, dass er den Export von Nvidias H200-GPUs (dem Vorgänger der Blackwell-Generation) nach China wieder erlaube . Es bleibt aber offen, ob China diese überhaupt kaufen wird, da das Land bereits den Import von Nvidias RTX 6000D verboten hat und stark an der Entwicklung eigener Hardware arbeitet .