NVIDIA的H100 AI芯片使其成为价值数亿美元的公司,其价值可能超过Alphabet和亚马逊。尽管竞争对手一直在奋力追赶,但也许NVIDIA即将扩大其领先优势--凭借新的Blackwell B200 GPU和GB200"超级芯片"。
Hw-oh?= eEb1R}@ NVIDIA首席执行官黄仁勋在GTC现场直播中举起他的新GPU(左边),右边是H100。
YSUH*i/% BN>$LL NVIDIA表示,新的B200 GPU拥有2080亿个晶体管,可提供高达20petaflops的FP4算力,而GB200将两个GPU和一个Grace CPU结合在一起,可为LLM推理工作负载提供30倍的性能,同时还可能大大提高效率。NVIDIA表示,与H100相比,它的成本和能耗"最多可降低25倍"。
@9Pn(fd] ?;kc%Rz NVIDIA声称,训练一个1.8万亿个参数的模型以前需要8000个Hopper GPU和15兆瓦的电力。如今,NVIDIA首席执行官表示,2000个Blackwell GPU就能完成这项工作,耗电量仅为4兆瓦。
a-A4xL.gm )ejqE6'[ NVIDIA表示,在具有1750亿个参数的GPT-3 LLM基准测试中,GB200的性能是H100的7倍,而NVIDIA称其训练速度是H100的4倍。
9w<_XXQ RIpq/^Th 这就是GB200的样子。两个GPU、一个CPU、一块电路板
\:^n-D*fX n\NDi22 NVIDIA介绍说,其中一项关键改进是采用了第二代变压器引擎,通过为每个神经元使用四个比特而不是八个比特,将计算能力、带宽和模型大小提高了一倍(前面提到的FP4的20 petaflops)。第二个关键区别只有在连接大量GPU时才会出现:新一代NVLink交换机可让576个GPU相互连接,双向带宽达到每秒1.8 TB。
&:{yf= a5+v)F/= 这就要求NVIDIA打造一个全新的网络交换芯片,其中包含500亿个晶体管和一些自己的板载计算:NVIDIA表示,该芯片拥有3.6 teraflops的FP8处理能力。
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U/k^Qy NVIDIA表示将通过Blackwell增加FP4和FP6
w%u[~T7OI ?B4QTx9B NVIDIA表示,在此之前,由16个GPU组成的集群有60%的时间用于相互通信,只有40%的时间用于实际计算。
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e,Y 当然,NVIDIA还指望企业大量购买这些GPU,并将它们包装成更大的设计,比如GB200 NVL72,它将36个CPU和72个GPU集成到一个液冷机架中,可实现总计720 petaflops的AI训练性能或1440 petaflops(又称1.4exaflops)的推理性能。它内部有近两英里长的电缆,共有5000条独立电缆。
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6" GB200 NVL72
DcM+K@1E4^ ^]K)V 机架上的每个托盘包含两个GB200芯片或两个NVLink交换机,每个机架有18个前者和9个后者。NVIDIA称,其中一个机架总共可支持27万亿个参数模型。据传,GPT-4的参数模型约为1.7万亿。
LOo# /]>{"sS( 该公司表示,亚马逊、Google、微软和甲骨文都已计划在其云服务产品中提供NVL72机架,但不清楚它们将购买多少。
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