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”。
作爲架構更新大年，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，一個機櫃頂一個超算
推出AI推理微服務NIM，要做世界AI的入口
新光刻技術cuLitho進駐台積電，改進産能。
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爲《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新架構硬件産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結合就成爲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，成爲一個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以太網平台連接，可提供速度高達800Gb/s的網絡。
在NVLink Switch支持下，最終成爲“新一代計算單元”GB200 NVL72。
一個像這樣的“計算單元”機櫃，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當作單個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，標准配置可在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。
最終成爲包含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。
從此之後便開啓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。
在標准的1750億參數GPT-3基准測試中，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
動態爲神經網絡中的每個神經元啓用FP6和FP4精度支持。
第五代NVLink高速互聯
爲每個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台上創建和部署自定義應用，同時保留對其知識産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夥伴的數十個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爲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産品，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作爲中間樞紐，連接了百萬開發者與上億GPU芯片。
什麽概念？
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，都已成爲英偉達合作夥伴。
最後總結一下，與往年相比英偉達2024年戰略更聚焦AI，而且産品更有針對性。
比如第五代NVLink還特意爲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。
當然作爲算力之王，AI並不是英偉達的全部。
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裏搞空間計算。
此前推出的新光刻技術cuLitho軟件庫也有了新進展，被台積電和新思科技采用，把觸手伸向更上遊的芯片制造商。
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，英偉達推出雲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實。
* 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，仍爲人津津樂道。
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産業圖景。在這樣的格局中，OpenAI不過是其中一位玩家。
而就在兩天後，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”黃仁勳。
---[夢晨 克雷西 發自 : 凹非寺*量子位 : 公衆號 QbitAI/來源: 量子位 ]
直播回放：https://www.youtube.com/watch?v=Y2F8yisiS6E
