英伟达GB200芯片介绍

英伟达又出神作了！这次是全球最强AI芯片GB200，性能直接拉满，能耗还更低！AI圈的朋友们，这波必须冲！
? GB200芯片架构与特性
GB200芯片拥有2080亿个晶体管，FP4算力高达20petaflops，性能是H100的7倍，训练速度更是提升了4倍！
采用先进的制程工艺，晶体管密度和能效比都达到了新高度。
搭配两个B200 Blackwell GPU和一个Grace CPU，通过NVLink C2C连接，双向带宽高达900GB/s，数据传输速度直接起飞！
显存容量达384GB，带宽16TB/s，支持HBM3e显存，性能直接拉满！
⚡ GB200芯片在AI中的应用
在GPT-3 LLM基准测试中，GB200的性能是H100的7倍，推理速度提升了30倍！
训练一个1.8万亿参数的模型，GB200只需要2000张，耗电量仅为4兆瓦，而H100需要8000张和15兆瓦电力。
液冷技术加持，机柜功率密度约125kW/rack，散热效率直接拉满！
NVIDIA NVL72机柜支持72个GPU和36个Grace CPU，形成一个强大的计算平台，实时推理性能直接起飞！
? GB200芯片的生产与供应
采用台积电CoWoS-L封装工艺，良率问题导致量产爬坡困难，预计2024Q4开始爬坡。
鸿海精密在墨西哥建设全球最大的GB200工厂，预计2025年产能达到2万台。
OpenAI已收到首批GB200，微软计划将订单转移至GB300，但GB200仍是当前最强选择。
供应链方面，台积电负责代工，日月光、Amkor负责封测，SK海力士、美光科技提供HBM存储，维谛技术、英业达负责液冷系统。
?这波GB200芯片真的太太太太强了！AI圈的朋友们，你们觉得这波英伟达的操作如何？

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Oracle将为OpenAI美国新数据中心购买400亿美元英伟达芯片

据金融时报报道，随着科技集团竞相建设支撑人工智能模型所需的庞大基础设施，甲骨文将斥资约 400 亿美元购买 Nvidia 的高性能计算机芯片，为 OpenAI 在美国新建的巨型数据中心提供支持。

该数据中心位于德克萨斯州阿比林，被称为美国首个星际之门项目，该项目是由 OpenAI 和软银牵头的价值 5000 亿美元的数据中心计划，明年竣工后将提供 1.2 千兆瓦的电力，成为世界上最大的数据中心之一。

据多位知情人士透露，甲骨文将购买约 40 万块 Nvidia 的 GB200 芯片（这是其用于训练和运行人工智能系统的最新超级芯片），并将计算能力租赁给 OpenAI。

该地块的所有者克鲁索公司和美国投资公司蓝猫头鹰资本（Blue Owl Capital）已通过债务和股权融资150亿美元，用于资助阿比林项目。该项目将包含八栋建筑。该项目于去年6月破土动工。

该数据中心预计将于2026年中期全面投入运营。甲骨文已同意租赁该数据中心15年。今年早些时候成立的Stargate公司尚未对该数据中心进行投资。

据知情人士透露，摩根大通通过两笔总额达96亿美元的贷款提供了大部分债务融资，其中包括本周宣布的一笔71亿美元的贷款。Crusoe和Blue Owl分别投资了约50亿美元现金。

一旦建成，其规模将与埃隆·马斯克在田纳西州孟菲斯扩建其Colossus数据中心的计划相媲美，该数据中心将容纳约100万块英伟达芯片。

目前，该数据中心的大部分设备都基于英伟达早期的H100和H200芯片构建，这些芯片的性能较低。马斯克本周表示，Colossus的下一阶段将是“首个千兆瓦级AI训练超级集群”。亚马逊正在弗吉尼亚州北部建设一个规模超过1千兆瓦的数据中心。

阿比林数据中心是 OpenAI 减少对微软依赖的关键一步。此前，这家估值 3000 亿美元的初创公司完全依赖这家美国软件巨头提供计算能力，而微软对 OpenAI 的近 140 亿美元投资中，很大一部分是以云计算积分的形式提供的。

今年早些时候，OpenAI 和微软同意终止独家协议，原因是这家初创公司对其计算能力的需求远远超过了这家美国科技巨头的供应。目前，两家公司正在协商，以确定微软将保留 OpenAI 模型的许可权多长时间。

Stargate 将在 OpenAI 未来计算能力的保障中发挥关键作用。这家备受瞩目的项目被誉为推动美国人工智能产业发展的大型基础设施项目，计划筹集 1000 亿美元用于数据中心项目，并计划在未来四年内将这一数字增至 5000 亿美元。

OpenAI 和软银已分别向“星际之门”项目投资 180 亿美元。该项目于今年 1 月由美国总统唐纳德·特朗普公布。据一位知情人士透露，甲骨文和阿布扎比主权财富基金 MGX 分别承诺投资 70 亿美元。

据另一位知情人士透露，这四家集团将持有该项目的股权，其中软银和OpenAI为多数股权持有者。Stargate迄今尚未对任何数据中心项目投入资金。

OpenAI 还将其星际之门项目拓展至海外，计划在阿联酋建设一个大型数据中心，这是特朗普上周海湾之行的一部分。该阿联酋-美国人工智能园区占地 10 平方英里，位于阿布扎比，由阿联酋人工智能公司 G42 建造，计划拥有 5 吉瓦的数据中心电力，相当于人工智能芯片制造商英伟达最新一代 GB200 芯片的 200 多万个电力。

甲骨文尚未立即回应置评请求。摩根大通和 OpenAI 也拒绝置评。

注：假设除却中间环节费用，400亿除以40万，每颗芯片价值约10万美元。

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英伟达GB200超级芯片组以5000%性能跃升重塑AI算力格局：双GPU+CPU融合架构实现15个GPT-4级模型并行运算，训练千亿参数模型成本骤降85%，从AlphaFold加速新药研发到特斯拉自动驾驶训练提速30倍，这场"暴力计算"革命正将AGI门槛拉至中小企业眼前。

英伟达GB200掀起算力革命：

5000%性能跃升背后的技术密码……

英伟达CEO黄仁勋在GTC 2024抛出震撼弹：新一代GB200超级芯片组将AI训练性能提升5000%，其单片系统即可驱动15个GPT-4级大模型同时运行。这场“核弹级升级”不仅重绘AI算力版图，更揭示了高性能计算的未来走向。

架构革命：从“单兵作战”到“脑神经网络”

GB200的突破性设计在于“双GPU+CPU融合架构”：

芯片级创新：2颗B100 GPU通过NVLink 5.0直连，带宽达1.8TB/s，上代H100为900GB/s，配合Grace CPU的480核Arm v9架构，形成计算-存储-通信的闭环；

系统级重构：单个DGX GB200机架内置36颗B100 GPU，总显存达1.1PB，可承载70万亿参数模型相当于GPT-4的15倍；

能耗颠覆：采用液冷3.0技术，每瓦特算力提升至158.7TFLOPS，H100为67.4TFLOPS，训练1750亿参数模型能耗降低87%。

这种架构让LLM训练从“堆硬件”转向“脑神经协同”——黄仁勋称之为“用生物逻辑解决数学问题”。

5000%性能从何而来？

拆解三大核心技术

第六代Tensor Core：新增FP4精度支持，稀疏计算效率提升至98%，在BERT-Large训练中，单卡吞吐量达3.2万样本/秒（H100为6400样本/秒）；

动态并行编译器：自动识别模型热点，将MoE架构中的专家网络分配效率从73%提升至95%；

光量子混合互连：搭载硅光模块的NVSwitch，延迟降至5纳秒。其中‬，传统铜互连为22纳秒，使万卡集群的通信效率逼近单机。

在MLPerf 2024测试中，GB200在自然语言处理项目上以51秒完成GPT-3训练，H100需42分钟，效率提升49倍，印证了“5000%”并非营销话术。

落地场景：改写行业游戏规则

生物制药：GB200运行AlphaFold 4可在8小时内预测10亿级蛋白质结构（上代需3周），辉瑞借此将新药研发周期从5年压缩至14个月；

自动驾驶：单个GB200节点可实时处理1.8万辆车的感知数据，特斯拉FSD v12训练时间从3个月缩短至9天；

气候模拟：欧洲中期天气预报中心用GB200集群将10公里分辨率全球气象建模提速120倍，实现“分钟级台风路径预测”。

更具颠覆性的是成本重构：训练千亿参数大模型的单次成本从320万美元降至47万美元，让中小公司首次触碰AGI门槛。

生态霸权：从硬件到标准的全面掌控

英伟达正借GB200构建“算力帝国”：

软件霸权：CUDA 12.4新增自动分布式训练功能，仅需10行代码即可调度百万级GPU集群；

存储革命：HBM4显存带宽突破3TB/s，配合Quantum-3存储系统，实现GPU直接访问800PB数据湖；

标准控制：推出AI模型计量单位NPU，试图取代传统的FLOPS体系。

这种全栈优势让竞争对手陷入两难：AMD的MI400需兼容CUDA生态，而谷歌TPU v5仅在特定TensorFlow模型中占优。

冷思考：算力狂飙下的隐忧

生态锁死风险：全球90%的AI模型依赖CUDA框架，MIT研究显示切换至其他平台需重写87%代码；

能源黑洞：单个GB200机柜功耗达120kW相当于300户家庭用电，超算中心面临电网改造压力；

技术伦理：开源社区发现，GB200的硬件级加密可能阻碍AI模型透明性审查。

黄仁勋虽宣称“算力民主化”，但行业分析师指出：每片GB200售价23万美元，仍是巨头的游戏。

GB200的5000%性能跃进，既是算力革命的里程碑，也是AI垄断格局的加速器。当英伟达用“暴力计算”推开AGI大门时，人类或许更需警惕：技术奇点的到来，不应只由算力定义。