AI春晚GTC開幕，皮衣老黃再次燃爆全場。

時隔兩年，英偉達官宣新一代Blackwell架構，定位直指“新工業革命的引擎” ，“把AI擴展到萬億參數”。

作為架構更新大年，本次大會亮點頗多：

◆宣布GPU新核彈B200，超級芯片GB200

◆Blackwell架構新服務器，一個機柜頂一個超算

◆推出AI推理微服務NIM，要做世界AI的入口

◆新光刻技術cuLitho進駐臺積電，改進產能。……

8年時間，AI算力已增長1000倍。

老黃斷言“加速計算到達了臨界點，通用計算已經過時了”。

我們需要另一種方式來進行計算，這樣我們才能夠繼續擴展，這樣我們才能夠繼續降低計算成本，這樣我們才能夠繼續進行越來越多的計算。

老黃這次主題演講題目為《見證AI的變革時刻》，但不得不說，英偉達才是最大的變革本革。

GPU的形態已徹底改變

我們需要更大的GPU，如果不能更大，就把更多GPU組合在一起，變成更大的虛擬GPU。

Blackwell新架構硬件產品線都圍繞這一句話展開。

通過芯片，與芯片間的連接技術，一步步構建出大型AI超算集群。

4nm制程達到瓶頸，就把兩個芯片合在一起，以10TB每秒的滿血帶寬互聯，組成B200 GPU，總計包含2080億晶體管。

沒錯，B100型號被跳過了，直接發布的首個GPU就是B200。

兩個B200 GPU與Grace CPU結合就成為GB200超級芯片，通過900GB/s的超低功耗NVLink芯片間互連技術連接在一起。

兩個超級芯片裝到主板上，成為一個Blackwell計算節點。

18個這樣的計算節點共有36CPU+72GPU，組成更大的“虛擬GPU”。

它們之間由今天宣布的NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand和Spectrum?-X800以太網平臺連接，可提供速度高達800Gb/s的網絡。

在NVLink Switch支持下，最終成為“新一代計算單元”GB200 NVL72。

一個像這樣的“計算單元”機柜，FP8精度的訓練算力就高達720PFlops，直逼H100時代一個DGX SuperPod超級計算機集群（1000 PFlops）。

與相同數量的72個H100相比，GB200 NVL72對于大模型推理性能提升高達30倍，成本和能耗降低高達25倍。

把GB200 NVL72當做單個GPU使用，具有1.4EFlops的AI推理算力和30TB高速內存。

再用Quantum InfiniBand交換機連接，配合散熱系統組成新一代DGX SuperPod集群。

DGX GB200 SuperPod采用新型高效液冷機架規模架構，標準配置可在FP4精度下提供11.5 Exaflops算力和240TB高速內存。

此外還支持增加額外的機架擴展性能。

最終成為包含32000 GPU的分布式超算集群。

老黃直言，“英偉達DGX AI超級計算機，就是AI工業革命的工廠”。

將提供無與倫比的規模、可靠性，具有智能管理和全棧彈性，以確保不斷的使用。

在演講中，老黃還特別提到2016年贈送OpenAI的DGX-1，那也是史上第一次8塊GPU連在一起組成一個超級計算機。

從此之后便開啟了訓練最大模型所需算力每6個月翻一倍的增長之路。

GPU新核彈GB200

過去，在90天內訓練一個1.8萬億參數的MoE架構GPT模型，需要8000個Hopper架構GPU，15兆瓦功率。

如今，同樣給90天時間，在Blackwell架構下只需要2000個GPU，以及1/4的能源消耗。

在標準的1750億參數GPT-3基準測試中，GB200的性能是H100的7倍，提供的訓練算力是H100的4倍。

Blackwell架構除了芯片本身外，還包含多項重大革新：

第二代Transformer引擎

動態為神經網絡中的每個神經元啟用FP6和FP4精度支持。

第五代NVLink高速互聯

為每個GPU 提供了1.8TB/s雙向吞吐量，確保多達576個GPU之間的無縫高速通信。

Ras Engine（可靠性、可用性和可維護性引擎）

基于AI的預防性維護來運行診斷和預測可靠性問題。

Secure AI

先進的加密計算功能，在不影響性能的情況下保護AI模型和客戶數據，對于醫療保健和金融服務等隱私敏感行業至關重要。

專用解壓縮引擎

支持最新格式，加速數據庫查詢，以提供數據分析和數據科學的最高性能。

在這些技術支持下，一個GB200 NVL72就最高支持27萬億參數的模型。

而GPT-4根據泄露數據，也不過只有1.7萬億參數。

英偉達要做世界AI的入口

老黃官宣ai.nvidia.com頁面，要做世界AI的入口。

任何人都可以通過易于使用的用戶界面體驗各種AI模型和應用。

同時，企業使用這些服務在自己的平臺上創建和部署自定義應用，同時保留對其知識產權的完全所有權和控制權。

這上面的應用都由英偉達全新推出的AI推理微服務NIM支持，可對來自英偉達及合作伙伴的數十個AI模型進行優化推理。

此外，英偉達自己的開發套件、軟件庫和工具包都可以作為NVIDIA CUDA-X?微服務訪問，用于檢索增強生成 (RAG)、護欄、數據處理、HPC 等。

比如通過這些微服務，可以輕松構建基于大模型和向量數據庫的ChatPDF產品，甚至智能體Agent應用。

NIM微服務定價非常直觀，“一個GPU一小時一美元”，或年付打五折，一個GPU一年4500美元。

從此，英偉達NIM和CUDA做為中間樞紐，連接了百萬開發者與上億GPU芯片。

什么概念？

老黃曬出AI界“最強朋友圈”，包括亞馬遜、迪士尼、三星等大型企業，都已成為英偉達合作伙伴。

最后總結一下，與往年相比英偉達2024年戰略更聚焦AI，而且產品更有針對性。

比如第五代NVLink還特意為MoE架構大模型優化通訊瓶頸。

新的芯片和軟件服務，都在不斷的強調推理算力，要進一步打開AI應用部署市場。

當然作為算力之王，AI并不是英偉達的全部。

這次大會上，還特別宣布了與蘋果在Vision Pro方面的合作，讓開發者在工業元宇宙里搞空間計算。

此前推出的新光刻技術cuLitho軟件庫也有了新進展，被臺積電和新思科技采用，把觸手伸向更上游的芯片制造商。

當然也少不了生物醫療、工業元宇宙、機器人汽車的新成果。

以及布局下一輪計算變革的前沿領域，英偉達推出云量子計算機模擬微服務，讓全球科學家都能充分利用量子計算的力量，將自己的想法變成現。

One More Thing

去年GTC大會上，老黃與OpenAI首席科學家Ilya Sutskever的爐邊對談，仍為人津津樂道。

當時世界還沒完全從ChatGPT的震撼中清醒過來，OpenAI是整個行業絕對的主角。

如今Ilya不知蹤影，OpenAI的市場統治力也開始松動。在這個節骨眼上，有資格與老黃對談的人換成了8位——

Transformer八子，開山論文《Attention is all you need》的八位作者。

他們陸陸續續已經悉數離開谷歌，其中7位投身AI創業，有模型層也有應用層，有toB也有toC。

這八位傳奇人物既象征著大模型技術真正的起源，又代表著現在百花齊放的AI產業圖景。在這樣的格局中，OpenAI不過是其中一位玩家。

而就在兩天后，老黃將把他們聚齊，在自己的主場。

要論在整個AI界的影響力、號召力，在這一刻，無論是“鋼鐵俠”馬斯克還是“奧特曼”Sam Altman，恐怕都比不過眼前這位“皮衣客”黃仁勛。

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