在2024年GTC人工智能大会上，英伟达再次燃爆全场，新一代性能“巨兽”Blackwell诞生！英伟达CEO黄仁勋宣布Blackwell B200 GPU和GB200（超级芯片）发布！定位直指“新工业革命的引擎” ，“把AI扩展到万亿参数”。堪称显卡界的新型核弹！
网友们纷纷惊叹，Blackwell再一次改变了摩尔定律。
去年，H100 GPU让英伟达超越谷歌、亚马逊成为全球市值第三大公司。但此次发布的B200 GPU能顶5个H100！
从2016年开始至今，AI算力已增长1000倍。黄仁勋认为「加速计算到达了临界点，通用计算已经过时了」。
「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。
一个H100的晶体管数量是800亿，单个H100最多提供4 petaflops的FP4性能，而B200的晶体管数量是H100的2倍多，达到2080亿。B200 GPU从2080亿个晶体管中能提供高达20 petaflops的FP4性能，实现了5倍性能提升。
将两个B200与单个Grace CPU相结合后就是GB200超级芯片，可为LLM推理工作负载提供30倍的性能。
在GPT-3（1750亿参数）大模型基准测试中，GB200的性能是H100的7倍，训练速度是H100的4倍。成本和能耗最多可降低25倍！
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。若把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。
这种处理能力，能让AI公司训练更大、更复杂的模型，甚至可以部署一个27万亿参数的模型。
全新芯片其中一个关键改进是，采用了第二代Transformer引擎。对每个神经元使用4位（20 petaflops FP4）而不是8位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。
英伟达同时还推出了第五代NVLink网络技术。最新的NVLink迭代增强了数万亿参数AI模型的性能，提供了突破性的每GPU双向吞吐量，促进了无缝高速通信。
另外，Blackwell还配备了RAS引擎。
为了确保可靠性、可用性和可维护性，Blackwell GPU集成了专用引擎和基于AI的预防性维护功能，以最大限度地延长系统正常运行时间并最大限度地降低运营成本。
此次大会，黄仁勋还提到了在2016年送出的OpenAI的DGX-1，那是史上第一次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。
所以，GB200的成本是多少呢？虽然目前英伟达并未公布。
根据分析师估计，英伟达此前发布的H100芯片，每颗的成本在25,000美元到40,000美元之间，整个系统的成本高达200,000美元。而性能远超过H100的GB200价格是不可能低于H100芯片的。未来芯片性能增强，价格也基本呈上升趋势，“显卡普遍降价”的景象可以说5年内很难出现，不过现在国内的算力租赁平台已进入快速发展阶段，像算力猴、算力x平台也都被大众所认可，如果有算力需求但预算有限的用户，不妨先去官方渠道领取产品体验金额感受看看。
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