8年,从Pascal架构到Blackwell架构,英伟达将AI计算性能提升了1000倍!
每一代英伟达GPU架构都会以一位科学家的名字来命名。新架构取名Blackwell是为了致敬美国科学院首位黑人院士、杰出统计学家兼数学家David Blackwell。
Blackwell擅长将复杂的问题简单化,他独立发明的“动态规划”、“更新定理”被广泛多个科学及工程学领域。
▲David Blackwell旧照
黄仁勋现场对比Blackwell架构和Grace Hopper架构的GPU,他表示:“Hopper 固然已经非常出色了,但我们需要更强大的 GPU”。
Blackwell GPU有6大核心技术:
1、号称是“世界最强大的芯片”:集成2080亿颗晶体管,采用定制台积电4NP工艺,承袭“拼装芯片”的思路,采用统一内存架构+双芯配置,将2个受光刻模板(reticle)限制的GPU die通过10TB/s芯片间NVHyperfuse接口连一个统一GPU,共有192GB HBM3e内存、8TB/s显存带宽,单卡AI训练算力可达20PFLOPS。
跟上一代Hopper相比,Blackwell因为集成了两个die,面积变大,比Hopper GPU足足多了1280亿个晶体管。对比之下,前代H100只有80GB HBM3内存、3.35TB/s带宽,H200有141GB HBM3e内存、4.8TB/s带宽。
2、第二代Transformer引擎:将新的微张量缩放支持和先进的动态范围管理算法与TensorRT-LLM和NeMo Megatron框架结合,使Blackwell具备在FP4精度的AI推理能力,可支持2倍的计算和模型规模,能在将性能和效率翻倍的同时保持混合专家模型的高精度。
在全新FP4精度下,Blackwell GPU的AI性能达到Hopper的5倍。英伟达并未透露其CUDA核心的性能,有关架构的更多细节还有待揭晓。
3、第五代NVLink:为了加速万亿参数和混合专家模型的性能,新一代NVLink为每个GPU提供1.8TB/s双向带宽,支持多达576个GPU间的无缝高速通信,适用于复杂大语言模型。
单颗NVLink Switch芯片有500亿颗晶体管,采用台积电4NP工艺,以1.8TB/s连接4个NVLink。
4、RAS引擎:Blackwell GPU包括一个确保可靠性、可用性、可维护性的专用引擎,还增加了芯片级功能,可利用基于AI的预防性维护来进行诊断和预测可靠性问题,最大限度延长系统的正常运行时间,提高大规模AI部署的弹性,一次可不间断地运行数周甚至数月,并降低运营成本。
5、安全AI:先进的机密计算功能可保护AI模型和客户数据,而不会影响性能,支持新的本地接口加密协议。
6、解压缩引擎:支持最新格式,加速数据库查询,以提供数据分析和数据科学的最高性能。
AWS、戴尔、谷歌、Meta、微软、OpenAI、甲骨文、特斯拉、xAI都将采用Blackwell产品。特斯拉和xAI共同的CEO马斯克直言:“目前在AI领域,没有比英伟达硬件更好的。”
值得注意的是,相比以往强调单芯片的性能表现,此次Blackwell系列发布更侧重在整体系统性能,并对GPU代号称谓模糊,大部分都统称为“Blackwell GPU”。
相关链接https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-architecture/
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