基于Chiplet與片間互聯(lián)技術(shù)，800Gb/s RNIC，1.8TB/sNVLink，英偉達(dá)正一步步構(gòu)建出大型AI超算集群。互聯(lián)效率定義LLM效率，互聯(lián)元年正式開啟。

AI春晚GTC開幕，皮衣老黃再次燃爆全場(chǎng)。

時(shí)隔兩年，英偉達(dá)官宣新一代Blackwell架構(gòu)，定位直指“新工業(yè)革命的引擎” ，“把AI擴(kuò)展到萬(wàn)億參數(shù)”。

作為架構(gòu)更新大年，本次大會(huì)亮點(diǎn)頗多：

宣布GPU新核彈B200，超級(jí)芯片GB200

Blackwell架構(gòu)新服務(wù)器，一個(gè)機(jī)柜頂一個(gè)超算

推出AI推理微服務(wù)NIM，要做世界AI的入口

新光刻技術(shù)cuLitho進(jìn)駐臺(tái)積電，改進(jìn)產(chǎn)能。
……

8年時(shí)間，AI算力已增長(zhǎng)1000倍。

老黃斷言“加速計(jì)算到達(dá)了臨界點(diǎn)，通用計(jì)算已經(jīng)過(guò)時(shí)了”。

我們需要另一種方式來(lái)進(jìn)行計(jì)算，這樣我們才能夠繼續(xù)擴(kuò)展，這樣我們才能夠繼續(xù)降低計(jì)算成本，這樣我們才能夠繼續(xù)進(jìn)行越來(lái)越多的計(jì)算。

老黃這次主題演講題目為《見(jiàn)證AI的變革時(shí)刻》，但不得不說(shuō)，英偉達(dá)才是最大的變革本革。

GPU的形態(tài)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(gòu)硬件產(chǎn)品線都圍繞這一句話展開。

通過(guò)芯片，與芯片間的連接技術(shù)，一步步構(gòu)建出大型AI超算集群。

4nm制程達(dá)到瓶頸，就把兩個(gè)芯片合在一起，以10TB每秒的滿血帶寬互聯(lián)，組成B200 GPU，總計(jì)包含2080億晶體管。

沒(méi)錯(cuò)，B100型號(hào)被跳過(guò)了，直接發(fā)布的首個(gè)GPU就是B200。

兩個(gè)超級(jí)芯片裝到主板上，成為一個(gè)Blackwell計(jì)算節(jié)點(diǎn)。

18個(gè)這樣的計(jì)算節(jié)點(diǎn)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(wǎng)平臺(tái)連接，可提供速度高達(dá)800Gb/s的網(wǎng)絡(luò)。

在NVLink Switch支持下，最終成為“新一代計(jì)算單元”GB200 NVL72。

一個(gè)像這樣的“計(jì)算單元”機(jī)柜，F(xiàn)P8精度的訓(xùn)練算力就高達(dá)720PFlops，直逼H100時(shí)代一個(gè)DGX SuperPod超級(jí)計(jì)算機(jī)集群（1000 PFlops）。

與相同數(shù)量的72個(gè)H100相比，GB200 NVL72對(duì)于大模型推理性能提升高達(dá)30倍，成本和能耗降低高達(dá)25倍。

把GB200 NVL72當(dāng)做單個(gè)GPU使用，具有1.4EFlops的AI推理算力和30TB高速內(nèi)存。

再用Quantum InfiniBand交換機(jī)連接，配合散熱系統(tǒng)組成新一代DGX SuperPod集群。

DGX GB200 SuperPod采用新型高效液冷機(jī)架規(guī)模架構(gòu)，標(biāo)準(zhǔn)配置可在FP4精度下提供11.5 Exaflops算力和240TB高速內(nèi)存。

此外還支持增加額外的機(jī)架擴(kuò)展性能。

最終成為包含32000 GPU的分布式超算集群。

老黃直言，“英偉達(dá)DGX AI超級(jí)計(jì)算機(jī)，就是AI工業(yè)革命的工廠”。

將提供無(wú)與倫比的規(guī)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(zèng)送OpenAI的DGX-1，那也是史上第一次8塊GPU連在一起組成一個(gè)超級(jí)計(jì)算機(jī)。

從此之后便開啟了訓(xùn)練最大模型所需算力每6個(gè)月翻一倍的增長(zhǎng)之路。

GPU新核彈GB200

過(guò)去，在90天內(nèi)訓(xùn)練一個(gè)1.8萬(wàn)億參數(shù)的MoE架構(gòu)GPT模型，需要8000個(gè)Hopper架構(gòu)GPU，15兆瓦功率。

如今，同樣給90天時(shí)間，在Blackwell架構(gòu)下只需要2000個(gè)GPU，以及1/4的能源消耗。

在標(biāo)準(zhǔn)的1750億參數(shù)GPT-3基準(zhǔn)測(cè)試中，GB200的性能是H100的7倍，提供的訓(xùn)練算力是H100的4倍。

Blackwell架構(gòu)除了芯片本身外，還包含多項(xiàng)重大革新：

第二代Transformer引擎

動(dòng)態(tài)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)神經(jīng)元啟用FP6和FP4精度支持。

第五代NVLink高速互聯(lián)

為每個(gè)GPU 提供了1.8TB/s雙向吞吐量，確保多達(dá)576個(gè)GPU之間的無(wú)縫高速通信。

Ras Engine（可靠性、可用性和可維護(hù)性引擎）

基于AI的預(yù)防性維護(hù)來(lái)運(yùn)行診斷和預(yù)測(cè)可靠性問(wèn)題。

Secure AI

先進(jìn)的加密計(jì)算功能，在不影響性能的情況下保護(hù)AI模型和客戶數(shù)據(jù)，對(duì)于醫(yī)療保健和金融服務(wù)等隱私敏感行業(yè)至關(guān)重要。

專用解壓縮引擎

支持最新格式，加速數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，以提供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的最高性能。

在這些技術(shù)支持下，一個(gè)GB200 NVL72就最高支持27萬(wàn)億參數(shù)的模型。

而GPT-4根據(jù)泄露數(shù)據(jù)，也不過(guò)只有1.7萬(wàn)億參數(shù)。

英偉達(dá)要做世界AI的入口

老黃官宣ai.nvidia.com頁(yè)面，要做世界AI的入口。

任何人都可以通過(guò)易于使用的用戶界面體驗(yàn)各種AI模型和應(yīng)用。

同時(shí)，企業(yè)使用這些服務(wù)在自己的平臺(tái)上創(chuàng)建和部署自定義應(yīng)用，同時(shí)保留對(duì)其知識(shí)產(chǎn)權(quán)的完全所有權(quán)和控制權(quán)。

這上面的應(yīng)用都由英偉達(dá)全新推出的AI推理微服務(wù)NIM支持，可對(duì)來(lái)自英偉達(dá)及合作伙伴的數(shù)十個(gè)AI模型進(jìn)行優(yōu)化推理。

此外，英偉達(dá)自己的開發(fā)套件、軟件庫(kù)和工具包都可以作為NVIDIA CUDA-X微服務(wù)訪問(wèn)，用于檢索增強(qiáng)生成 (RAG)、護(hù)欄、數(shù)據(jù)處理、HPC 等。

比如通過(guò)這些微服務(wù)，可以輕松構(gòu)建基于大模型和向量數(shù)據(jù)庫(kù)的ChatPDF產(chǎn)品，甚至智能體Agent應(yīng)用。

NIM微服務(wù)定價(jià)非常直觀，“一個(gè)GPU一小時(shí)一美元”，或年付打五折，一個(gè)GPU一年4500美元。

從此，英偉達(dá)NIM和CUDA做為中間樞紐，連接了百萬(wàn)開發(fā)者與上億GPU芯片。

什么概念？

老黃曬出AI界“最強(qiáng)朋友圈”，包括亞馬遜、迪士尼、三星等大型企業(yè)，都已成為英偉達(dá)合作伙伴。

最后總結(jié)一下，與往年相比英偉達(dá)2024年戰(zhàn)略更聚焦AI，而且產(chǎn)品更有針對(duì)性。

比如第五代NVLink還特意為MoE架構(gòu)大模型優(yōu)化通訊瓶頸。

新的芯片和軟件服務(wù)，都在不斷的強(qiáng)調(diào)推理算力，要進(jìn)一步打開AI應(yīng)用部署市場(chǎng)。

當(dāng)然作為算力之王，AI并不是英偉達(dá)的全部。

這次大會(huì)上，還特別宣布了與蘋果在Vision Pro方面的合作，讓開發(fā)者在工業(yè)元宇宙里搞空間計(jì)算。

此前推出的新光刻技術(shù)cuLitho軟件庫(kù)也有了新進(jìn)展，被臺(tái)積電和新思科技采用，把觸手伸向更上游的芯片制造商。

當(dāng)然也少不了生物醫(yī)療、工業(yè)元宇宙、機(jī)器人汽車的新成果。

以及布局下一輪計(jì)算變革的前沿領(lǐng)域，英偉達(dá)推出云量子計(jì)算機(jī)模擬微服務(wù)，讓全球科學(xué)家都能充分利用量子計(jì)算的力量，將自己的想法變成現(xiàn)。

去年GTC大會(huì)上，老黃與OpenAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever的爐邊對(duì)談，仍為人津津樂(lè)道。

當(dāng)時(shí)世界還沒(méi)完全從ChatGPT的震撼中清醒過(guò)來(lái)，OpenAI是整個(gè)行業(yè)絕對(duì)的主角。

如今Ilya不知蹤影，OpenAI的市場(chǎng)統(tǒng)治力也開始松動(dòng)。在這個(gè)節(jié)骨眼上，有資格與老黃對(duì)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。

他們已經(jīng)悉數(shù)離開谷歌，其中一位加入OpenAI，另外7位投身AI創(chuàng)業(yè)，有模型層也有應(yīng)用層，有toB也有toC。

這八位傳奇人物既象征著大模型技術(shù)真正的起源，又代表著現(xiàn)在百花齊放的AI產(chǎn)業(yè)圖景。在這樣的格局中，OpenAI不過(guò)是其中一位玩家。

而就在兩天后，老黃將把他們聚齊，在自己的主場(chǎng)。

要論在整個(gè)AI界的影響力、號(hào)召力，在這一刻，無(wú)論是“鋼鐵俠”馬斯克還是“奧特曼”Sam Altman，恐怕都比不過(guò)眼前這位“皮衣客”黃仁勛。

審核編輯：劉清