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虎虎夺食
03-19

老黄，人形钢铁侠

现场直击GTC｜最科幻发布会，性能翻30倍的恐怖Blackwell芯片，黄仁勋宣告“新工业革命”来了

2024年3月18日的GTC上，黄仁勋正式成了新的乔布斯。在一段预热片后，黄仁勋上台。可能是人类历史上最科幻的一场发布会。是时候该发布重要芯片了。这是Hooper后的新一代架构，以数学家Blackwell命名。在性能上，它就是黄仁勋“黄氏定律”的集大成者和奠基者。如今，使用2000个Blackwell GPU就可以完成相同的任务，同时仅消耗4兆瓦的电力。“新的工业革命来了。”

现场直击GTC｜最科幻发布会，性能翻30倍的恐怖Blackwell芯片，黄仁勋宣告“新工业革命”来了

# “AI界春晚”来了，聚焦英伟达GTC2024

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class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad088b2702c6e9876ae33c1ad8e4dfda\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"462\"/></p><p>“希望大家意识到这不是一场演唱会。你来到的是个开发者大会。”黄仁勋说。这是一场只有模拟而没有动画的发布会。他说。这也让后来整场发布会越来越像科幻片。可能是人类历史上最科幻的一场发布会。</p><p>“今天抵达GTC现场的公司们价值1 trillion。这么多伙伴，需要这么多的算力，怎么办？我们需要大得多的GPU。把所有GPU 连接起来，成千上万个大的GPU里是成千上万小的GPU， 百万个GPU让你的效率提升！”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dbe8c3a02c314c5b1fbb98022b57adc7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"810\"/></p><p>然后他简单回顾了一下AI的发展历史，“20年前我们就看到了它会到来”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/593a4aa88e39e8e5fa817f84a0eb55cb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>“然后CUDA和AI做了第一次亲密接触。”他说。“06年推出CUDA的时候，我们以为这是革命性的，会一夜成功，结果一等就等了二十年！”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bc281db41346afe32a2418250dd7f57b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>“今天的一切都是homemade。”在一个个通过AI模拟出来的酷炫的视频后，一切铺垫就绪了——<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>就是这一切进步的基石。是时候该发布重要芯片了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9384bb23b9b630721b457f7f74abd157\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"727\"/></p><p><strong>人们对此有预期，但当B200出现的时候，现场（可能包括全世界围观者）都还是忍不住惊呼。</strong></p><p><strong>这是Hooper后的新一代架构，以数学家Blackwell命名。在性能上，它就是黄仁勋“黄氏定律”的集大成者和奠基者。</strong></p><p>以下是我用AI总结的<strong>Blackwell GPU</strong>的性能特点：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>高AI性能</strong>：B200 GPU提供高达20 petaflops的FP4计算能力，这是由其2080亿个晶体管提供的。</p></li><li><p><strong>高效推理</strong>：当与Grace CPU结合形成GB200超级芯片时，它能在LLM推理工作负载上提供比单个GPU高出30倍的性能，同时在成本和能源消耗上比H100 GPU高出25倍。</p></li><li><p><strong>训练能力</strong>：使用Blackwell GPU，训练一个1.8万亿参数的模型所需的GPU数量从8000个减少到2000个，同时电力消耗从15兆瓦降低到仅四兆瓦。</p></li></ol><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b3af4a432a7d5f323083856439bd0884\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><ol start=\"4\" style=\"\"><li><p><strong>GPT-3性能</strong>：在GPT-3 LLM基准测试中，GB200的性能是H100的七倍，训练速度提高了4倍。</p></li><li><p><strong>改进的Transformer引擎</strong>：第二代Transformer引擎通过使用每个神经元的四位而不是八位，实现了计算、带宽和模型大小的翻倍。</p></li><li><p><strong>下一代NVLink开关</strong>：允许多达576个GPU之间进行通信，提供每秒1.8太比特的双向带宽。</p></li><li><p><strong>新的网络交换芯片</strong>：拥有500亿晶体管和3.6 teraflops的FP8计算能力，用于支持大规模GPU集群的通信。</p></li><li><p><strong>扩展性</strong>：Nvidia的系统可以扩展到数万个GB200超级芯片，通过800Gbps的Quantum-X800 InfiniBand或Spectrum-X800以太网连接。</p></li></ol><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95e8d69b11574a3dd3fcef4643d28503\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\"/></p><ol start=\"9\" style=\"\"><li><p><strong>大规模部署</strong>：GB200 NVL72设计可以将36个CPU和72个GPU集成到一个液冷机架中，提供总共720 petaflops的AI训练性能或1.4 exaflops的推理性能。</p></li><li><p><strong>支持大型模型</strong>：单个NVL72机架可以支持高达27万亿参数的模型，而且有意思的是，黄仁勋似乎透露了一下GPT-4的参数，它可能是一个约1.7万亿参数的模型。</p></li></ol><p>（更多关于B200的解读我们会在今天稍晚带来，欢迎关注硅星人GTC后续报道）</p><p>黄仁勋回顾了自己送给OpenAI的第一个DGX，它只有0.17Peataflops，而今天的DGX Grace-Blackwell GB200已经超过1 Exaflop的算力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/36c1a9edada700d12dbc7b59884b6321\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\"/></p><p>老黄站在这张图前讲了半天，这画面让你觉得摩尔定律可能真的死了，黄氏定律正式登基。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/70bf1f2012506e5f2b856e62e645f347\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在B200的发布后，黄仁勋用一个AI生成的模拟短片介绍了“配套”的一系列产品，从集群到数据中心的交换机等。基本都是性能怪兽。</p><p>GB200超级芯片就是将两个B200 GPU与一个Grace CPU结合在一起，它能将成本和能源消耗比 H100降低多达25倍”。黄仁勋表示自己可得拿稳了，“这块很贵，可能100亿？不过以后会便宜的。”现场爆笑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a2ca2107735a99293d85395ad7a1d0a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>与此同时，他也强调了新一代芯片和相关产品在能耗上的改进。之前训练一个1.8万亿参数的模型需要使用8000个Hopper GPU和15兆瓦的电力。如今，使用2000个Blackwell GPU就可以完成相同的任务，同时仅消耗4兆瓦的电力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba1166abc5a005cdb4a3b49634497049\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>黄仁勋说，英伟达还正在将它们打包成更大的设计，比如GB200 NVL72，把36个CPU和72个GPU集成到一个单一的液冷机架中，提供总共720 petaflops 的AI训练性能或1440petaflops的推理性能。它内部有近乎两英里的电缆，包括5000条独立电缆。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/192ea44faa769071c32a67b5a61ffb9f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>此外他也特意强调了推理性能的提升，毕竟英伟达最新的财报已经显示，它的收入越来越多的来自客户们在AI推理部分的支出。主要的云厂商也都被点名表扬了一下，他们和英伟达越来越不可分离。</p><p>软件方面， 黄仁勋介绍到，英伟达正在打包预训练模型及其附属延伸，并简化了称为NVIDIA推理微服务（NIMS）的微服务部署。这不仅仅是之前的CUDA，而是让模型更易于实施和管理的平台。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58189071662d587e3342beeb8cddff1d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>“你现在就可以下载，带走，安装在你自己的数据中心”，他说道。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/593a4aa88e39e8e5fa817f84a0eb55cb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>并且NVIDIA提供服务帮助企业和应用程序对模型进行微调或定制。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b49116c0058c2d89ea3fea21c7c7b247\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>在罗列了一系列在气象和科学上的合作后，黄仁勋开始进入关于<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>技术的部分，这场发布会开始变得更加科幻。</p><p>黄仁勋说，英伟达正在押注的下一代产品是能够控制人形机器人。Jetson Thor 就是接替NVIDIA Jetson Orin，为机器人技术推出的更新产品。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/34120726203b60f18503062c7cd4e0bf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>“确实，世界是为人类设计的，所以我们希望使用英伟达Thor芯片和GR00T软件来训练和管理新一代的人形机器人。这样的机器人将能更好地适应人类设计的环境和工作流程，从而在多样的任务和场景中提供帮助。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e77a737fb31a5f3a107f03165fa97879\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\"/></p><p>机器人展示视频过后，舞台灯光再次亮起时，黄仁勋与身后所有由公司提供动力的人形机器人站在一起，向观众致意。不知为什么有种钢铁侠的意思~</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7c0885c7dfd678b8196ab244e1794efd\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>还领上来两个在NVIDIA Isaac SIM中学会走路的<a href=\"https://laohu8.com/S/DIS\">迪士尼</a>小型机器人。黄仁勋说话时它们一直扭扭捏捏，让老黄不得不低头怜爱地低声说：“Orange（小机器人的名字），我在努力专心！不要再拖延时间了”——超级可爱，把现场气氛推向高潮。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aae2c12c24dd4b962d2a9a28a5cda447\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>而在黄仁勋和这两个小机器人一起“打开”的谢幕视频里，一架微型小飞船飞过英伟达历代GPU产品、架构，在光缆中完成了技术巡礼，最后飞机舱门不经意的打开，驾驶员正是黄仁勋的卡通虚拟数字人。</p><p>主题演讲结束前，黄仁勋又总结了一遍今天的发布会，而近距离镜头可以看到，黄仁勋似乎有些带着泪光。</p><p>“如果你问我，心目中的GPU是什么样子，今天的发布就是我的答案。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/daf290a8c3dc9061e98dee51cbf3d82e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>他说今天他展示了什么是英伟达的灵魂。“我们站在计算科学和物理等其他一切科学的交叉点”。这是他心里英伟达的定位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/188d807c31cd9f1e61f251c11078c9a4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p>“新的工业革命来了。”而他没说的，是藏在今天一堆PPT里某一张的那行小字——英伟达，新工业革命的引擎。</p><p>这是黄仁勋的时代了。</p></body></html>","source":"lsy1694483538611","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>现场直击GTC｜最科幻发布会，性能翻30倍的恐怖Blackwell芯片，黄仁勋宣告“新工业革命”来了</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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百万个GPU让你的效率提升！”然后他简单回顾了一下AI的发展历史，“20年前我们就看到了它会到来”。“然后CUDA和AI做了第一次亲密接触。”他说。“06年推出CUDA的时候，我们以为这是革命性的，会一夜成功，结果一等就等了二十年！”“今天的一切都是homemade。”在一个个通过AI模拟出来的酷炫的视频后，一切铺垫就绪了——英伟达就是这一切进步的基石。是时候该发布重要芯片了。人们对此有预期，但当B200出现的时候，现场（可能包括全世界围观者）都还是忍不住惊呼。这是Hooper后的新一代架构，以数学家Blackwell命名。在性能上，它就是黄仁勋“黄氏定律”的集大成者和奠基者。以下是我用AI总结的Blackwell GPU的性能特点：高AI性能：B200 GPU提供高达20 petaflops的FP4计算能力，这是由其2080亿个晶体管提供的。高效推理：当与Grace CPU结合形成GB200超级芯片时，它能在LLM推理工作负载上提供比单个GPU高出30倍的性能，同时在成本和能源消耗上比H100 GPU高出25倍。训练能力：使用Blackwell GPU，训练一个1.8万亿参数的模型所需的GPU数量从8000个减少到2000个，同时电力消耗从15兆瓦降低到仅四兆瓦。GPT-3性能：在GPT-3 LLM基准测试中，GB200的性能是H100的七倍，训练速度提高了4倍。改进的Transformer引擎：第二代Transformer引擎通过使用每个神经元的四位而不是八位，实现了计算、带宽和模型大小的翻倍。下一代NVLink开关：允许多达576个GPU之间进行通信，提供每秒1.8太比特的双向带宽。新的网络交换芯片：拥有500亿晶体管和3.6 teraflops的FP8计算能力，用于支持大规模GPU集群的通信。扩展性：Nvidia的系统可以扩展到数万个GB200超级芯片，通过800Gbps的Quantum-X800 InfiniBand或Spectrum-X800以太网连接。大规模部署：GB200 NVL72设计可以将36个CPU和72个GPU集成到一个液冷机架中，提供总共720 petaflops的AI训练性能或1.4 exaflops的推理性能。支持大型模型：单个NVL72机架可以支持高达27万亿参数的模型，而且有意思的是，黄仁勋似乎透露了一下GPT-4的参数，它可能是一个约1.7万亿参数的模型。（更多关于B200的解读我们会在今天稍晚带来，欢迎关注硅星人GTC后续报道）黄仁勋回顾了自己送给OpenAI的第一个DGX，它只有0.17Peataflops，而今天的DGX Grace-Blackwell GB200已经超过1 Exaflop的算力。老黄站在这张图前讲了半天，这画面让你觉得摩尔定律可能真的死了，黄氏定律正式登基。在B200的发布后，黄仁勋用一个AI生成的模拟短片介绍了“配套”的一系列产品，从集群到数据中心的交换机等。基本都是性能怪兽。GB200超级芯片就是将两个B200 GPU与一个Grace CPU结合在一起，它能将成本和能源消耗比 H100降低多达25倍”。黄仁勋表示自己可得拿稳了，“这块很贵，可能100亿？不过以后会便宜的。”现场爆笑。与此同时，他也强调了新一代芯片和相关产品在能耗上的改进。之前训练一个1.8万亿参数的模型需要使用8000个Hopper GPU和15兆瓦的电力。如今，使用2000个Blackwell GPU就可以完成相同的任务，同时仅消耗4兆瓦的电力。黄仁勋说，英伟达还正在将它们打包成更大的设计，比如GB200 NVL72，把36个CPU和72个GPU集成到一个单一的液冷机架中，提供总共720 petaflops 的AI训练性能或1440petaflops的推理性能。它内部有近乎两英里的电缆，包括5000条独立电缆。此外他也特意强调了推理性能的提升，毕竟英伟达最新的财报已经显示，它的收入越来越多的来自客户们在AI推理部分的支出。主要的云厂商也都被点名表扬了一下，他们和英伟达越来越不可分离。软件方面， 黄仁勋介绍到，英伟达正在打包预训练模型及其附属延伸，并简化了称为NVIDIA推理微服务（NIMS）的微服务部署。这不仅仅是之前的CUDA，而是让模型更易于实施和管理的平台。“你现在就可以下载，带走，安装在你自己的数据中心”，他说道。并且NVIDIA提供服务帮助企业和应用程序对模型进行微调或定制。在罗列了一系列在气象和科学上的合作后，黄仁勋开始进入关于机器人技术的部分，这场发布会开始变得更加科幻。黄仁勋说，英伟达正在押注的下一代产品是能够控制人形机器人。Jetson Thor 就是接替NVIDIA Jetson Orin，为机器人技术推出的更新产品。“确实，世界是为人类设计的，所以我们希望使用英伟达Thor芯片和GR00T软件来训练和管理新一代的人形机器人。这样的机器人将能更好地适应人类设计的环境和工作流程，从而在多样的任务和场景中提供帮助。”机器人展示视频过后，舞台灯光再次亮起时，黄仁勋与身后所有由公司提供动力的人形机器人站在一起，向观众致意。不知为什么有种钢铁侠的意思~还领上来两个在NVIDIA Isaac SIM中学会走路的迪士尼小型机器人。黄仁勋说话时它们一直扭扭捏捏，让老黄不得不低头怜爱地低声说：“Orange（小机器人的名字），我在努力专心！不要再拖延时间了”——超级可爱，把现场气氛推向高潮。而在黄仁勋和这两个小机器人一起“打开”的谢幕视频里，一架微型小飞船飞过英伟达历代GPU产品、架构，在光缆中完成了技术巡礼，最后飞机舱门不经意的打开，驾驶员正是黄仁勋的卡通虚拟数字人。主题演讲结束前，黄仁勋又总结了一遍今天的发布会，而近距离镜头可以看到，黄仁勋似乎有些带着泪光。“如果你问我，心目中的GPU是什么样子，今天的发布就是我的答案。”他说今天他展示了什么是英伟达的灵魂。“我们站在计算科学和物理等其他一切科学的交叉点”。这是他心里英伟达的定位。“新的工业革命来了。”而他没说的，是藏在今天一堆PPT里某一张的那行小字——英伟达，新工业革命的引擎。这是黄仁勋的时代了。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1104,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":15,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}