探索未来科技巅峰：揭秘耗资百亿美元打造的史上最强 AI 芯片的独特之处

一、地球上最好的图形处理器 

布莱克威尔全名叫大卫·哈罗德·布莱克威尔，美国统计学家，拉奥-布莱克威尔定理的作者。此外，他还是第一个美国科学院的黑人研究员，和加州伯克利大学的第一个黑人教授。 这并不是因为布莱克 well在英伟达上作出了什么杰出的贡献，但英伟达的名字，却是从一位伟大的科学家（或者数学家）身上取下来的。

 从2006年开始，英伟达先后发布了 Tesla, Fermi, Kepler, Maxwel，帕斯卡， Volta, Turing, Ampere，特斯拉，费米，开普勒，麦克斯韦，帕斯卡，伏打，图灵，安培，这些都是学术界的大人物。 芯片体系结构是芯片的基础设计与组织，其不同的体系结构不仅会影响到芯片的性能、能量效率、处理能力、兼容性，还会影响到系统的运行效率。简单来说，你有了一个体育馆（制造芯片的原料），你要对它进行全面地改造，而这片土地是用来举办演唱会的，也是用来举办体育赛事的，这就决定了场地的布置、员工的招募、服装的设计和宣传。所以，芯片的结构与设计是相辅相成的，它们的结合也会影响到芯片的性能。B200,B100,B200,B100，以其独特的性能，高效，规模，共同掀开了 AIGC历史的新篇章。

 但为何叫“AI原子弹”呢？新图形处理器的性能究竟如何？和前一代相比，这款手机给人的感觉更加直接。在2022 GTC大会上，黄仁勋宣布了新的 Hopper和H100。采用台积电生产的4纳米芯片，拥有800亿个晶体管，是A100芯片的两倍。H100的FP16,TF32,FP64的性能比A100高三倍，分别是2000 TFLOPS,1000 TFLOPS,60 TFLOPS，一个3950亿个参数的大模型，只需要一天时间，用老黄的原话说，「20张即可承载全球互联网流量」。

H100的发布，将英伟达市值推上了2兆美金的高峰，一跃而上，在微软与苹果之后，成为全球第三大技术公司。 在工艺上，B200 GPU采用台积电2 nm （4 nm）光刻工艺，以10 TB/秒的速度将芯片与 GPU进行互连，达到2080万亿个晶体管（单个芯片10亿亿个），相比于N4，其性能提高了6%综合实力增加250%左右。

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在性能方面，新一代的四比特浮点数人工智能，使得 Blackwell能够实现两倍于现有4比特浮点人工智能的计算能力，单个芯片的 AI性能达到20 PetaFLOPS (20×10ˆ15)，是上一代 HopperH100的4倍以上，而人工智能的推理速度则是前一代的30倍。 在能耗控制方面，以往使用8000台 Hopper GPU、15 MW的功耗来训练1.8兆的参数模型，现在2000台 Blackwell图形处理器就能达到这个水平，并且只消耗4 MW，可以节省96%的能量。 

所以，黄仁勋所说的“布莱克威尔会成为全球最强的处理器”，并非空口白话，而是实实在在地发生了。 二、成本不低，使用不单纯 英伟达生产一块H100需要3320美金，卖2.5-300万美金，考虑到性能上的差距，B200需要花费50-60%，也就是6000美金。英伟达每隔两年就会推出一款新一代的人工智能芯片，相比于上一代， Blackwell处理器在运算能力、功耗等方面都有了明显的提高，而 Blackwell处理器采用了双核处理器，体积几乎是之前的两倍。黄仁勋认为，英伟达并非只生产芯片，他们正在建设自己的数据中心，而非自己生产。 英伟达最近公布的业绩表明，其第四季度收入达到221亿美元，较上年同期增加了265%。第四季度的净利润为1230亿美元，较上年同期增长了765%。

其中，数据中心是收入最多的一部分，创下了18亿8千万美元的记录，同比上升了27%，同比上升了409%。 英伟达将针对不同的需求，对网络、存储、控制平台、安全、管理等方面进行调整，并配备专业的技术人员进行技术支撑。英伟达的市值，已经超过了 Alphabet和亚马逊，超越了沙特阿，成为了世界上的第三大企业，只比微软和苹果高出了一大截，市值高达2.4万亿。 三、把握机会 在这个虚拟现实，高性能计算，以及人工智能领域，图形处理单元正在代替中央处理器，充当人工智能的大脑。产生型人工智能在各行各业中引发热议，其根本原因之一，就是它已经开始像“人”一样地工作和学习，从聊天，到文案，再到画图，再到视频，再到病情分析，再到研究总结，这些惊人的成果，都离不开海量的样本。

对于大量的数据， GPU无疑是最好的选择。自从 OpenAI点燃了 AIGC的火种之后，几乎所有有头有脸的公司，都在以最快的速度发布自己的产品。这两种不同的技术理念，让英伟达成为了一家名为“显卡王国”的公司。据富国银行称，英伟达现在占据了 AI数据中心的98%。 1999年，英伟达首次提出 GPU,2006年发布 CUDA，成为英伟达历史上的一个重大转折，将 GPU的使用门槛降到了最低，让用户可以通过 C/C++之类的编程语言，将 GPU从单纯的图形处理中解放出来，让高性能计算真正进入到了显卡的领域。

 然而，对于于英伟达来说，他所要考虑的，就是如何站在这个时代的十字路口，走在时代的前沿。当前 OpenAI中最大的一个模型就达到了1.8T ，它所需处理的数量是以百亿计，而一片 PetaFLOP （1000兆次）量级的 GPU，要对这么庞大的模型进行训练，也得花上1000年的时间。 2024 GTC引发的首次热议，在接下来的日子里，预计 Blackwell GPU系列、5代 NVLink、 RAS引擎将会在上市时给大家带来更大的惊喜；很难预料，“产生型人工智能已经触到了一个转折点”，它还会为这个世界带来怎样的惊奇和变化？

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