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日期: 2024-03-18 | 来源: 腾讯科技 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
黄仁勋展示Blackwell和Hopper架构GPU对比，左边为Blackwell架构的B200芯片
在新一代的GPU正式亮相之前，关于架构、双芯片设计等已经有不少传闻，关注点在于，黄仁勋会把手中的“AI核弹”性能提升到多少？
现在，官方的答案给出来了——基于Blackwell架构的B200采用双芯片设计，基于台积电4nm工艺，晶体管数量达到2080亿个，上一代Hopper架构的H100同样是4nm工艺，但由于没有上双芯片设计，晶体管数量只有800亿。
B200搭配8颗HBM3e内存（比Hopper架构的H200多了2颗），内存达到192GB，基于第五代NVLink，带宽达到1.8TB/s，相比Hopper架构和Ampere架构，有了巨幅提升，最大可支持10万亿参数的模型的训练。
作为对比，OpenAI的GPT-3由1750亿个参数组成，GPT-4参数为1.8万亿。
B200官方图
黄仁勋还介绍称，B200平台可以向下兼容，支持与上一代Hopper架构的H100/H200HGX系统硬件适配。
此前，被称之为OpenAI劲敌的InflectionAI，官宣建立了一套22000颗英伟达H100GPU的世界最大人工智能数据中心集群，接下来要看看OpenAI，能不能借助B200反超了。
这里再插一句英伟达的NVLink和NVLinkSwitch技术。
其中NVLink是英伟达开发的CPU和GPU之间高速互联通道，在内存墙无法突破的情况下，最大化提升CPU和GPU之间通信的效率，于2016年在基于Pascal架构的GP100芯片和P100运算卡上率先采用，当时的带宽为160GB/s，到H100采用的第四代NVLink，其带宽已经达到900GB/s，而B200采用的第五代NVLink带宽已经突破1.8TB/s。
NVLinkSwitch支持与多个NVLink连接，实现NVLink在单节点、节点之间互联，进而创建更高带宽的GPU集群，基于最新的NVLinkSwitch芯片（台积电4nm工艺，500亿个晶体管），可实现576颗GPU组成计算集群，上一代产品仅支持到256个GPU。
根据官方公布的数据，B200支持第二代Transformer引擎，Tensor核支持FP4、FP6精度计算，单颗B200GPU的AI性能达20PFLOPs（即每秒2亿亿次）。
DGX版GB200NVL72
另外，英伟达还在主题演讲中展示了全新的加速计算平台DGXGB200NVL72，拥有9个机架，总共搭载18个GB200加速卡，即36颗GRACECPU和72颗Blackwell架构GPU（英伟达也提供了HGXB200版本，简单来说就是用Intel的XeonCPU，替换了GraceCPU）。
黄仁勋说，一套DGX版GB200NVL72总共内置了5000条NVLink铜制线缆，总长度达到2公里，可以减少20kW的计算能耗。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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