梦晨 克雷西 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

AI春晚GTC开幕，皮衣老黄再次燃爆全场。

时隔两年，英伟达官宣新一代Blackwell架构，定位直指“新工业革命的引擎” ，“把AI扩展到万亿参数”。

作为架构更新大年，本次大会亮点颇多：

宣布GPU新核弹B200，超级芯片GB200

Blackwell架构新服务器，一个机柜顶一个超算

推出AI推理微服务NIM，要做世界AI的入口

新光刻技术cuLitho进驻台积电，改进产能。

……

8年时间，AI算力已增长1000倍。

老黄断言“加速计算到达了临界点，通用计算已经过时了”。

我们需要另一种方式来进行计算，这样我们才能够继续扩展，这样我们才能够继续降低计算成本，这样我们才能够继续进行越来越多的计算。

老黄这次主题演讲题目为《见证AI的变革时刻》，但不得不说，英伟达才是最大的变革本革。

GPU的形态已彻底改变

我们需要更大的GPU，如果不能更大，就把更多GPU组合在一起，变成更大的虚拟GPU。

Blackwell新架构硬件产品线都围绕这一句话展开。

通过芯片，与芯片间的连接技术，一步步构建出大型AI超算集群。

4nm制程达到瓶颈，就把两个芯片合在一起，以10TB每秒的满血带宽互联，组成B200 GPU，总计包含2080亿晶体管。

没错，B100型号被跳过了，直接发布的首个GPU就是B200。

两个B200 GPU与Grace CPU结合就成为GB200超级芯片，通过900GB/s的超低功耗NVLink芯片间互连技术连接在一起。

两个超级芯片装到主板上，成为一个Blackwell计算节点。

18个这样的计算节点共有36CPU+72GPU，组成更大的“虚拟GPU”。

它们之间由今天宣布的NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand和Spectrum™-X800以太网平台连接，可提供速度高达800Gb/s的网络。

在NVLink Switch支持下，最终成为“新一代计算单元”GB200 NVL72。

一个像这样的“计算单元”机柜，FP8精度的训练算力就高达720PFlops，直逼H100时代一个DGX SuperPod超级计算机集群（1000 PFlops）。

与相同数量的72个H100相比，GB200 NVL72对于大模型推理性能提升高达30倍，成本和能耗降低高达25倍。

把GB200 NVL72当做单个GPU使用，具有1.4EFlops的AI推理算力和30TB高速内存。

再用Quantum InfiniBand交换机连接，配合散热系统组成新一代DGX SuperPod集群。

DGX GB200 SuperPod采用新型高效液冷机架规模架构，标准配置可在FP4精度下提供11.5 Exaflops算力和240TB高速内存。

此外还支持增加额外的机架扩展性能。

最终成为包含32000 GPU的分布式超算集群。

老黄直言，“英伟达DGX AI超级计算机，就是AI工业革命的工厂”。

将提供无与伦比的规模、可靠性，具有智能管理和全栈弹性，以确保不断的使用。

在演讲中，老黄还特别提到2016年赠送OpenAI的DGX-1，那也是史上第一次8块GPU连在一起组成一个超级计算机。

从此之后便开启了训练最大模型所需算力每6个月翻一倍的增长之路。

GPU新核弹GB200

过去，在90天内训练一个1.8万亿参数的MoE架构GPT模型，需要8000个Hopper架构GPU，15兆瓦功率。

如今，同样给90天时间，在Blackwell架构下只需要2000个GPU，以及1/4的能源消耗。

在标准的1750亿参数GPT-3基准测试中，GB200的性能是H100的7倍，提供的训练算力是H100的4倍。

Blackwell架构除了芯片本身外，还包含多项重大革新：

第二代Transformer引擎

动态为神经网络中的每个神经元启用FP6和FP4精度支持。

第五代NVLink高速互联

为每个GPU 提供了1.8TB/s双向吞吐量，确保多达576个GPU之间的无缝高速通信。

Ras Engine（可靠性、可用性和可维护性引擎）

基于AI的预防性维护来运行诊断和预测可靠性问题。

Secure AI

先进的加密计算功能，在不影响性能的情况下保护AI模型和客户数据，对于医疗保健和金融服务等隐私敏感行业至关重要。

专用解压缩引擎

支持最新格式，加速数据库查询，以提供数据分析和数据科学的最高性能。

在这些技术支持下，一个GB200 NVL72就最高支持27万亿参数的模型。

而GPT-4根据泄露数据，也不过只有1.7万亿参数。

英伟达要做世界AI的入口

老黄官宣ai.nvidia.com页面，要做世界AI的入口。

任何人都可以通过易于使用的用户界面体验各种AI模型和应用。

同时，企业使用这些服务在自己的平台上创建和部署自定义应用，同时保留对其知识产权的完全所有权和控制权。

这上面的应用都由英伟达全新推出的AI推理微服务NIM支持，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。

此外，英伟达自己的开发套件、软件库和工具包都可以作为NVIDIA CUDA-X™微服务访问，用于检索增强生成 (RAG)、护栏、数据处理、HPC 等。

比如通过这些微服务，可以轻松构建基于大模型和向量数据库的ChatPDF产品，甚至智能体Agent应用。

NIM微服务定价非常直观，“一个GPU一小时一美元”，或年付打五折，一个GPU一年4500美元。

从此，英伟达NIM和CUDA做为中间枢纽，连接了百万开发者与上亿GPU芯片。

什么概念？

老黄晒出AI界“最强朋友圈”，包括亚马逊、迪士尼、三星等大型企业，都已成为英伟达合作伙伴。

最后总结一下，与往年相比英伟达2024年战略更聚焦AI，而且产品更有针对性。

比如第五代NVLink还特意为MoE架构大模型优化通讯瓶颈。

新的芯片和软件服务，都在不断的强调推理算力，要进一步打开AI应用部署市场。

当然作为算力之王，AI并不是英伟达的全部。

这次大会上，还特别宣布了与苹果在Vision Pro方面的合作，让开发者在工业元宇宙里搞空间计算。

此前推出的新光刻技术cuLitho软件库也有了新进展，被台积电和新思科技采用，把触手伸向更上游的芯片制造商。

当然也少不了生物医疗、工业元宇宙、机器人汽车的新成果。

以及布局下一轮计算变革的前沿领域，英伟达推出云量子计算机模拟微服务，让全球科学家都能充分利用量子计算的力量，将自己的想法变成现。

One More Thing

去年GTC大会上，老黄与OpenAI首席科学家Ilya Sutskever的炉边对谈，仍为人津津乐道。

当时世界还没完全从ChatGPT的震撼中清醒过来，OpenAI是整个行业绝对的主角。

如今Ilya不知踪影，OpenAI的市场统治力也开始松动。在这个节骨眼上，有资格与老黄对谈的人换成了8位——

Transformer八子，开山论文《Attention is all you need》的八位。

他们陆陆续续已经悉数离开谷歌，其中7位投身AI创业，有模型层也有应用层，有toB也有toC。

这八位传奇人物既象征着大模型技术真正的起源，又代表着现在百花齐放的AI产业图景。在这样的格局中，OpenAI不过是其中一位玩家。

而就在两天后，老黄将把他们聚齐，在自己的主场。

要论在整个AI界的影响力、号召力，在这一刻，无论是“钢铁侠”马斯克还是“奥特曼”Sam Altman，恐怕都比不过眼前这位“皮衣客”黄仁勋。

……

直播回放：

https://www.youtube.com/watch?v=Y2F8yisiS6E

结论：
本文认为当前全球AI浪潮所面临的挑战主要在于日益强大的计算能力，传统的大规模存储模式难以满足海量数据的需求。因此，我们需要寻找新的解决方案，这其中包括更大容量的GPU、更高效的芯片和更强大的网络连接。在这个过程中，旧一代的架构、设计理念和产品都无法满足需求，只有全新的技术和创新才能突破现有困境。英国人工智能公司的联合创始人兼CEO黄仁勋博士在此次大会上的演讲中就表达了类似的观点。
然而，老黄却表示自己并不认同这种看法。他认为，尽管现有的GPU存在一些问题，但是随着AI的发展，这些问题正在逐渐得到解决。例如，黑白数字架构的新服务器设备可以更好地整合大量的处理器，并且能够实现更高的利用率。此外，他还暗示，未来的计算系统可能会出现更多的模块化设计，以适应不同的应用场景和不同规模的计算任务。
总的来说，虽然面临着诸多挑战，但是我们可以预见，未来的AI将会更加先进和强大。而那些不接受新技术挑战的人，只能被淘汰出局。