梦晨 克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
整个AI圈最想知道的秘密，被老黄在PPT某页的小字里写出来了？
时隔两年，英伟达官宣新一代Blackwell架构，为AI带来30倍推理加速。定位直指“新工业革命的引擎” 。
老黄PPT中拿了一个1.8万亿参数MoE的GPT系列大模型测试结果来证明。
眼尖的网友当场就盯上了这行不起眼的小字，截图发出神秘暗号。
1.8万亿参数、MoE架构，与初代GPT-4的细节传闻一毛一样，32k序列长度也能对得上。
刚升任研究经理不久的英伟达科学家Jim Fan，甚至直接摊牌了。
表达摩尔定律已经限制不住英伟达了的同时，直接点破了这层窗户纸。
不过个秘密之所以能以这种形式半官方确认，很可能说明对OpenAI来说已经无关紧要了。
很多人相信，最新版gpt-4-turbo经过一轮轮的优化，已经蒸馏到更小规模。
说回到英伟达GTC大会本身，作为架构更新的大年，老黄的主题演讲亮点颇多：
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。
内存也直接翻倍，高达192GB的HBM3e高速内存。
没错，B100型号被跳过了，直接发布的新架构首个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，当时只有0.17 PFlops。
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。
在这些技术加持下，一个GB200 NVL72就最高支持27万亿参数的模型。
假如初代GPT-4真是1.8万亿参数，一台GB200 NVL72就能跑15个GPT-4。
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》的八位作者。
他们已经悉数离开谷歌，其中一位加入OpenAI，另外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。
……
最后，再来欣赏一段英伟达为Blackwell架构制作的精彩动画短片。
直播回放：
https://www.youtube.com/watch?v=Y2F8yisiS6E
— 完 —
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