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Link铜缆、总长度2英里。如果用光传输，就必须使用光模块和retimer，这俩器件要耗电20kW，仅是光模块就要耗电2kW。只是为了驱动NVLink主干，英伟达通过NVLinkSwitch不耗电就能做到，还能节省20kW用于计算（整个机架功耗为120kW）。04.集结高速通信能力，在单机架上打造E级算力AI超级计算机更快的网络，带来了更强大的计算效率。DGXGB200NVL72采用液冷机架式设计，顾名思义，通过第五代NVLink以1.8TB/s通信速度将72个GPU互连。一个机架最多有高达130TB/s的GPU带宽、30TB内存，训练算力接近E级、推理算力超过E级。相较相同数量H100GPU的系统，GB200NVL72为GPT-MoE-1.8T等大语言模型提供4倍的训练性能。在GB200NVL72中用32个BlackwellGPU运行GPT-MoE-1.8T，速度是64个HopperGPU的30倍。黄仁勋说，这是世界上第一台单机架EFLOPS级机器，整个地球也不过两三台E级机器。对比之下，8年前，他交给OpenAI的第一台DGX-1，训练算力只有0.17PFLOPS。H100搭配的第四代NVLink总带宽是900GB/s，第五代则翻倍提升到1.8TB/s，是PCle5带宽的14倍以上。每个GPU的NVLink数量没变，都是18个链路。CPU与B200间的通信速度是300GB/s，比PCIe6.0x16插槽的256GB/s更快。GB200NVL72需要强大的网络来实现最佳性能，用到了英伟达Quantum-X800InfiniBand、Spectrum-X800以太网、BlueField-3DPU和MagnumIO软件。两年前，黄仁勋看到的GPU是HGX，重70磅，有35000个零件；现在GPU有60万个零件，重3000磅，“应该没有一头大象沉”，“重量跟一辆碳纤维法拉利差不多”。第五代NVLink把GPU的可扩展数量提高到576个。英伟达还推出一些AI安全功能来确保数据中心GPU的最大正常运行时间。8个GB200NVL72机架可组成1个SuperPOD，与800Gb/sInfiniBand或以太网互连，或者可以创建一个将576个GPU互连的大型共享内存系统。据IanBuck透露，目前最大配置的576个GPU互连主要是用于研究，而不是生产。05.结语：八年伏脉，一朝登顶从打造垂直生态的角度来看，英伟达越来越像芯片和AI计算领域的苹果，在研发、工程和生态方面都展现出强大而全面的统治力。就像苹果用AppStore牢牢粘住开发者和消费者一样，英伟达已经打造了完备的芯片、系统、网络、安全以及各种开发者所需的软件，用最好的软硬件组合不断降低在GPU上加速AI计算的门槛，让自己始终处于企业及开发者的首选之列。在数据中心，看单个芯片峰值性能没什么意义，很多芯片连在一起实现的实质性算力改进，才有直接参考性。所以黄仁勋要卖“系统”，是一步跨到数据中心客户算力需求的终点。相比上一代Hopper，BlackwellGPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。草蛇灰线，伏脉千里。将芯片、存储、网络、软件等各环节协同的系统设计之路，英伟达早在8年前就在探索。2016年4月，黄仁勋亲手将第一台内置8个P100GPU的超级计算机DGX-1赠予OpenAI团队。之后随着GPU和互连技术的更新换代，DGX也会随之升级，系统性能与日俱增。数据中心AI芯片是当前硅谷最热门的硬件产品。而英伟达是这个行业的规则制定者，也是离生成式AI客户需求最近的企业，其对下一代芯片架构的设计与销售策略具有行业风向标的作用。通过实现让数百万个GPU共同执行计算任务并最大限度提高能效的基础创新，黄仁勋反复强调的“买得越多省得越多”已经越来越具有说服力。本文来自微信公众号：芯东西（ID：aichip001），作者：ZeR0广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，IT之家所有文章均包含本声明。

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作者：区玉璟

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