英伟达Blackwell可支持10万亿参数模型AI训练，实时大语言模型推理

电子发烧友网报道（文/李弯弯）在近日的Hot Chips 2024大会上，英伟达公布了下一代GPU架构Blackwell的更多细节信息，以及未来的产品路线图。

英伟达Blackwell是通用计算全栈矩阵的终极解决方案，由多个英伟达芯片组成，包括Blackwell GPU、Grace CPU、BlueField数据处理单元、ConnectX网络接口卡、NVLink交换机、Spectrum以太网交换机和Quantum InfiniBand交换机。

英伟达称，Blackwell拥有6项革命性技术，可支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时大语言模型(LLM)推理。

NVIDIA Blackwell 的技术特点

NVIDIA Blackwell 架构是NVIDIA于2024年3月在NVIDIA GTC大会上发布的全新架构，是NVIDIA继Hopper架构之后推出的全新架构，旨在推动生成式AI和加速计算领域的发展。Blackwell架构拥有六项革命性技术，这些技术共同构成了其强大的计算能力和高效性。

一、它是全球最强大的芯片，拥有2080亿个晶体管，这确保了芯片具有极高的计算能力和复杂性。它采用台积电4纳米工艺制造，提高了芯片的集成度，降低了功耗和发热量。配备192GB的HBM3E显存，极大提升了芯片的数据处理能力和效率。

第二代Transformer引擎，结合Blackwell Tensor Core技术和TensorRT-LLM及NeMo Megatron框架中的英伟达先进动态范围管理算法，Blackwell通过新的4位浮点AI支持双倍的计算和模型大小推理能力。

第五代NVLink，为每个GPU提供了突破性的1.8TB/s双向吞吐量，确保最复杂LLM之间多达576个GPU之间的无缝高速通信。

四、RAS引擎，Blackwell支持的GPU包含一个专用引擎，实现可靠性、可用性和服务性。此外，Blackwell架构还增加了芯片级功能，利用基于AI的预防性维护进行诊断和预测可靠性问题，从而延长系统正常运行时间并提高大规模部署AI的弹性。

五、安全人工智能，先进的机密计算功能可在不影响性能的情况下保护AI模型和客户数据，并支持新的本机接口加密协议，进一步增强了芯片的安全性。

六、解压缩引擎，专用解压缩引擎支持最新格式，加快数据库查询，提供数据分析和数据科学的最高性能。

生态系统方面，Blackwell不仅是系统的核心芯片，更是一个全新的平台。它涵盖了从CPU和GPU计算到用于互连的不同类型的网络，是通用计算全栈矩阵的终极解决方案。

Blackwell架构将助推数据处理、工程模拟、电子设计自动化、计算机辅助药物设计、量子计算和生成式AI等领域实现突破。

NVIDIA已经展示了基于Blackwell架构的GPU GB200 NVL72等产品，该产品专为万亿参数AI而设计，对大语言模型(LLM)推理性能提升高达30倍。随着AI模型尺寸的增加，在多个GPU上拆分工作负载势在必行。而Blackwell足够强大，可以在一个GPU中处理专家模型。

相比Hopper架构的优势

NVIDIA Blackwell架构相比其上一个NVIDIA Hopper架构具有多方面的优势。NVIDIA Hopper架构是NVIDIA在2022年推出的GPU架构，该架构旨在取代之前的NVIDIA Ampere架构，并为新一代工作负载提供强大的加速计算平台。

Hopper架构采用了先进的台积电4N工艺制造，集成了超过800亿个晶体管，这为高性能计算提供了坚实的基础。

Hopper架构通过Transformer引擎推进了Tensor Core技术的发展，旨在加速AI模型训练。Transformer引擎能够应用混合的FP8和FP16精度，以大幅加速Transformer模型的AI计算。

与上一代相比，Hopper架构在TF32、FP64、FP16和INT8精度的每秒浮点运算（FLOPS）上提高了3倍。这种性能提升使得Hopper在处理大规模AI模型时更加高效。

Hopper架构引入了第四代NVLink技术，可通过NVIDIA DGX和HGX服务器扩展多GPU输入和输出（IO），每个GPU的双向传输速率可达900GB/s，比PCIe 5.0的带宽高7倍。

第三代NVIDIA NVSwitch支持SHARP网络计算技术，打破了该技术只能通过InfiniBand提供的传统限制。这使得Hopper架构在处理大规模HPC和AI工作负载时能够实现更高的互连效率和通信带宽。

相比较而言，晶体管数量与计算能力方面，Blackwell架构GPU拥有2080亿个晶体管，比Hopper架构的GPU多出显著数量，这直接提升了其计算能力。

Blackwell架构的单个芯片计算能力达到了20 petaFLOPS，这使其在处理大规模AI模型时具有更高的实时性能和效率。

内存与带宽方面，Blackwell架构配备了更大的HBM3e内存（如192GB）和更高的显存带宽（如8TB/s），相比Hopper架构，这进一步增强了数据处理和传输的速度。

写在最后

NVIDIA Blackwell架构相比其上一个架构在性能、计算能力、技术创新、特性增强以及生态系统与应用拓展等方面均具有显著优势。应用方面，Blackwell架构将助推数据处理、工程模拟、电子设计自动化、计算机辅助药物设计、量子计算和生成式AI等领域实现突破。