英伟达掌握AI时代“摩尔定律”，会加大中美AI公司差距么？|投资人说

阿尔法公社 · 公众号 · · 2024-03-20 16:56

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当地时间3月18日，英伟达在2024 GTC大会上发布了多款芯片、软件产品。

创始人黄仁勋表示：“通用计算已经失去动力，现在我们需要更大的AI模型，更大的GPU，需要将更多GPU堆叠在一起。这不是为了降低成本，而是为了扩大规模。”

作为GTC大会的核心，英伟达发布了Blackwell GPU，它分为B200和GB200系列，后者集成了1个Grace CPU和2个B200 GPU。

NV IDIA GB200 NVL72大型机架系统使用GB200芯片，搭配NVIDIA BlueField-3数据处理单元、第五代NVLink互联等技术，对比相同数量H100 Tensor核心的系统，在推理上有高达30倍的性能提升，并将成本和能耗降低了25倍。

在AI应用方面，英伟达推出Project GR00T机器人基础模型及Isaac机器人平台的重要更新。

英伟达展示其AI芯片的算力在过去8年里实现了1000倍的增长，这代表AI时代的摩尔定律（算力快速增长，算力成本快速下降）正在形成。

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实现10万亿参数AI模型的训练和实时推理

在GTC大会上，英伟达不仅发布了算力方面的更新，也介绍了其在应用方面的进展。

1.更强的训练算力，更快、成本更低的推理

Blackwell不仅是一块芯片，也是一个平台。英伟达的目标是让规模达到10万亿参数的AI模型可以轻松训练和实时推理。

它最小的单元是B200，内置2080亿个晶体管，使用定制的4NP TSMC工艺制造，采用Chiplet架构，两个GPU dies通过每秒10TB的芯片到芯片链接连接成一个统一的GPU。

GB200超级芯片则将两个B200 Tensor核心GPU通过每秒900GB的超低功耗NVLink芯片到芯片互连技术与NVIDIA Grace CPU连接。

再往上一层，则是NVIDIA GB200 NVL72，这是一个多节点、液冷的机架系统，它内含36个Grace Blackwell超级芯片，包括72个Blackwell GPU和36个Grace CPU，在NVIDIA BlueField-3数据处理单元的支持下，它能实现云网络加速、可组合存储、零信任安全性以及在超大规模AI云中的GPU计算弹性。

这个系统可以被作为"单个GPU"工作，这时它能提供1.4 exaflops的AI性能和30TB的快速内存。据称，一个GB200 NVL72就最高支持27万亿参数的模型。

最大规模的系统则是DGX SuperPOD，NVIDIA GB200 NVL72是DGX SuperPOD的构建单元，这些系统通过NVIDIA Quantum InfiniBand网络连接，可扩展到数万个GB200超级芯片。

此外，NVIDIA还提供HGX B200服务器板，通过NVLink将八个B200 GPU连接起来，支持基于x86的生成式AI平台。HGX B200通过NVIDIA Quantum-2 InfiniBand和Spectrum-X以太网网络平台支持高达400Gb/s的网络速度。

GB200还将在NVIDIA DGX云上提供给客户，这是一个与 AWS、谷歌云和甲骨文云等领先的云服务提供商共同设计的AI平台，为企业开发者提供专用访问权限，以构建和部署先进的生成式AI模型所需的基础设施和软件。

英伟达以实际的模型训练为例，训练一个 GPT-MoE-1.8T模型（疑似指GPT-4），此前使用Hopper系列芯片需要 8000 块 GPU训练 90 天，现在使用GB200训练同样的模型，只需要2000块GPU，能耗也只有之前的四分之一。

由GB200组成的系统，相比相同数量的NVIDIA H100 Tensor核心GPU组成的系统，推理性能提升30倍，成本和能耗降低25倍。

在背后支持这些AI芯片和AI算力系统的是一系列新技术，包括提升性能的第二代Transformer引擎（支持双倍的计算和模型大小）、第五代NVLink（提供了每个GPU1.8TB/s的双向吞吐量）；提升可靠性的RAS引擎（使AI算力系统能够连续运行数周甚至数月）；以及安全AI（保护AI模型和客户数据）等。

在软件方面，Blackwell产品组合得到NVIDIA AI Enterprise的支持，这是一个端到端的企业级AI操作系统。NVIDIA AI Enterprise包括NVIDIA NIM推理微服务，以及企业可以在NVIDIA加速的云、数据中心和工作站上部署的AI框架、库和工具。NIM推理微服务可对来自英伟达及合作伙伴的数十个AI模型进行优化推理。

英伟达掌握AI时代“摩尔定律”，会加大中美AI公司差距么？|投资人说

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实现10万亿参数AI模型的训练和实时推理

在GTC大会上，英伟达不仅发布了算力方面的更新，也介绍了其在应用方面的进展。

1.更强的训练算力，更快、成本更低的推理

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