北京时间3月19日，英伟达发布代号为Blackwell的GPU芯片架构和显卡核心，基于该芯片打造了新一代的超级芯片GB200，还基于GB200打造了新一代AI计算节点。
这还没完，英伟达用AI计算节点配合第五代NVLink连接多块GB200超级芯片，构建了DGX机架。最后，还用8个DGX机架所包含的576块最强B200显卡构建了SuperPOD集群，AI算力高达11.5 Exaflops。
英伟达宣称，新的Blackwell芯片采用了最大的芯片物理尺寸，是接近光罩极限的大尺寸芯片（reticle limited die），所谓reticle limited die指的是尺寸达到或接近曝光极限的单个小芯片，这是光刻机单次曝光能够覆盖的晶圆面积的最大值。
它采用的是台积电的4nm工艺技术，单个die的晶体管数量达到了1040亿。然而，这只是一张显卡核心的一半。事实上，它由NV-HBI 10 TB/s的高速带宽接口连接了两个die，一块G200的整体晶体管数量为2080亿。
这块B200芯片的面积肉眼可见地大，Blackwell显卡核心的尺寸相较于上一代的H100芯片有大幅提升。毕竟两个大的die堆在一起，其晶体管数量加起来比Hopper多了1280亿。
这次B200采用了192GB的HBM3e显存，拥有8TB的内存带宽，提供20 PetaFlops的AI性能（FP4），10 PetaFlops的FP8性能。相较于上一代的H100，其训练性能提升4倍，推理性能提升30倍，能效更是提升了惊人的25倍。
与此同时，将两块B200显卡芯片与一块Arm Neoverse V2处理器放在一起，B200和Grace Arm核心通过900GB的NVLink-C2C连接，就构成了新一代的超级芯片GB200。这样一来，这块超级芯片的显存容量达到了384GB。
于是乎，这块GB200超级芯片，对外提供40 PetaFlops的AI性能，加上Arm CPU自带的内存，总体内存容量就达到了864GB。另外，它还有16TB/s的HBM内存带宽，以及总体3.6TB/s的NVLink带宽。
把2个GB200超级芯片组成一个Blackwell计算节点，算力达到80PetaFlops。肉眼看着应该是1U的空间，整体计算密度还是很高的，再加上这样一套平台的功耗想必也是惊人的，于是，英伟达打造的这套节点直接选择了水冷散热的方式。
这台Blackwell计算节点采用了新发布的专为AI场景优化的Connectx-800G Infiniband SuperNIC网卡，服务器的另一端还带有NVLink 交换机芯片。同时，节点中还使用了Bluefield-3 DPU，帮助服务器处理网络、存储、网络安全方面的需求。
将18台这样的Blackwell计算节点放到一个机架中，一个机架中就有了36块GB200超级芯片，显卡之间通过NVLink交换机连接，最终在DGX GB200 NVL72机架中就有了72块共享显存的B200显卡芯片。
机架的顶部还有一台Quantum Infiniband-800交换机，配合第五代NVLink技术，用8个这样的机架就组成了包含576块B200显卡芯片的SuperPOD AI算力集群。这样一个SuperPOD就可提供 11.5 Exaflops （576 x 20 PetaFlops）的 AI 计算性能。
在此之上，SuperPOD系统通过 NVIDIA Quantum InfiniBand 或者Spectrum以太网连接，最终可以在AI数据中心里扩展到32000个B200显卡，整个数据中心图提供645ExaFlops的AI算力，13PB的高速内存。
硬件配置提升巨大，参数规格带来逆天性能，这一代显卡的性能提升体现在哪里呢？
在推理方面，得益于第二代Transfomer技术。与相同数量的NVIDIA H100 GPU相比，GB200 NVL72可以为如GPT-MoE-1.8T这样的大型语言模型提供4倍的训练性能提升。
AI推理方面，GB200与上一代H100相比，对于资源密集型应用如1.8T参数的GPT-MoE，GB200可以提供30倍的速度提升。这一进步得益于新一代的张量核心。
企业会持续生成大规模数据，并依赖各种压缩技术来减轻瓶颈问题并节省存储成本。为了在GPU上高效处理这些数据集，Blackwell架构引入了一个硬件解压缩引擎，它能够在大规模上原生解压缩经过LZ4、Deflate和Snappy格式压缩的数据，从而加速整个分析流程。
该解压缩引擎加快了受内存限制的内核操作，提供高达800 GB/s的性能，并使得Grace Blackwell的查询基准测试比英特尔第四代至强快18倍，比NVIDIA H100 Tensor Core GPU快6倍。
有了高达8 TB/s的高内存带宽和Grace CPU高速NVlink-Chip-to-Chip（C2C）连接，这个引擎加快了数据库查询的整个过程。这导致在数据分析和数据科学的使用案例中都表现出顶尖的性能。这样一来，企业可以快速获得洞见的同时减少成本。
物理基础模拟在产品设计和开发中非常重要。物理模拟用于各种产品，如飞机、火车、桥梁、硅芯片甚至药物的测试和改进，通过模拟可以节省数十亿美元的成本。
ASIC的设计原本几乎完全依赖于CPU，在一个漫长且复杂的工作流程中完成，包括模拟分析以识别电压和电流。Cadence SpectreX模拟器就是其中一个例子。提供的图表显示，SpectreX在GB200上的运行速度比在x86 CPU上快13倍。
随着行业在过去两年越来越多地转向GPU加速的计算流体动力学（CFD）作为关键工具，工程师和设备设计者用它来研究和预测他们设计的行为。Cadence Fidelity，一个大涡流模拟器（LES），在GB200上进行的模拟比x86 CPU快达22倍。
一年一度的GTC大会备受瞩目，全球范围内关注AI技术的业内人士和技术爱好者都为之瞩目，来自中国的服务器厂商宁畅以赞助商身份来到了GTC舞台，展示了宁畅支柱型、全能型、旗舰型系列AI服务器及解决方案，支撑图形渲染、机器学习、AI推理、云计算等多元化应用场景需求。
对于国内的企业来说，既要关注英伟达推出的芯片和系统方案，也应该关注服务器厂商在人工智能产业中的价值。服务器厂商面向行业做的很多优化对于AI在行业的落地也至关重要，能尽可能帮助企业在生成式AI的创新竞赛中取得成功。
