英伟达吞噬世界!新架构超级GPU问世,AI算力一步提升30倍

「这才是我理想中的 GPU。」—— 黄仁勋。

「这不是演唱会。你们是来参加开发者大会的!」老黄出场时,现场爆发出了巨大的欢呼声。
今天凌晨四点,加州圣何塞,全球市值第三大公司英伟达一年一度的 GTC 大会开始了。

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今年的 GTC 大会伴随着生成式 AI 技术爆发,以及英伟达市值的暴涨。相对的是,算力市场也在升温,硬件和软件方面的竞争都在加剧。
而英伟达带来的产品,再次将 AI 芯片的标杆推向了难以想象的高度。

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「通用计算已经失去动力,现在我们需要更大的模型,我们需要更大的 GPU,更需要将 GPU 堆叠在一起。」黄仁勋说道。「这不是为了降低成本,而是为了扩大规模。」

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黄仁勋提到,大模型参数量正在呈指数级增长,此前 OpenAI 最大的模型已经有 1.8T 参数,需要吞吐数十亿 token。即使是一块 PetaFLOP 级的 GPU,训练这样大的模型也需要 1000 年才能完成。这句话还透露了一个关键信息:GPT-4 的实际参数量应该就是 1.8 万亿。

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为了帮助世界构建更大的 AI,英伟达必须首先拿出新的 GPU,这就是 Backwell。此处老黄已有点词穷了:「这是块非常非常大的 GPU!」
Blackwell 的发布意味着,近八年来,AI 算力增长了一千倍。一些网友看完发布会惊叹:Nvidia eats world!

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2080 亿个晶体管的 Blackwell
同行不知应该怎么追
虽然全球的科技公司都还在争抢 H100 芯片,但新一代产品已来。
在今天的大会上,英伟达正式推出了 Blackwell 平台。从此以后,在数万亿参数上构建和运行实时生成式 AI 大型语言模型的成本和能耗降低到此前的 25 分之一。
Blackwell 的名字旨在纪念第一位入选美国国家科学院的黑人学者、数学家和博弈论学家 David Harold Blackwell,它继承了 Hopper GPU 架构,为加速计算树立了新的标准。英伟达表示,Blackwell 架构的 GPU 预计将于今年晚些时候发货。

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                            David Harold Blackwell。图源 britannica
正如预期的一样,Blackwell 是英伟达首个采用 MCM(多芯片封装)设计的 GPU,在同一个芯片上集成了两个 GPU。
在活动现场,黄仁勋对比了 Blackwell(右手)与 Hopper GH100 GPU(左手)的尺寸大小。

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                          It’s OK, Hopper.
黄仁勋表示,Blackwell 将成为世界上最强大的芯片。Blackwell 架构的 GPU 拥有 2080 亿个晶体管,采用定制的、双 reticle 的台积电 4NP(4N 工艺的改进版本)制程工艺,两块小芯片之间的互联速度高达 10TBps,可以大幅度提高处理能力。
此处需要强调的是,没有内存局部性问题或缓存问题,CUDA 将其视为单块 GPU。
它还带有 192GB 速度为 8Gbps 的 HBM3E 内存,AI 算力能达到 20 petaflops(FP4 精度),相比之下,上代的 H100「仅为」4 petaflops。
这是世界上第一次有如此高效整合在一起的多 die 芯片,或许也是在制程升级速度减慢之后,升级算力的唯一方法。

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黄仁勋提到,Blackwell 不是芯片名,而是整个平台的名字。具体来讲,采用 Blackwell 架构的 GPU 分为了 B200 和 GB200 产品系列,后者集成了 1 个 Grace CPU 和 2 个 B200 GPU。
其中 B200 GPU 通过 2080 亿个晶体管提供高达 20 petaflops 的 FP4 吞吐量。而 GB200 GPU 通过 900GB / 秒的超低功耗芯片到芯片连接,将两个 B200 GPU 连接到 1 个 Grace CPU 上。

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                           GB200 架构,包含两个 GPU 和一个 CPU。
相较于 H100 Tensor Core GPU,GB200 超级芯片可以为大语言模型(LLM)推理负载提供 30 倍的性能提升,并将成本和能耗降低高达 25 倍。
「人们认为我们制造 GPU,但 GPU 看起来并不像以前那样了,」黄仁勋表示。「我现在一手拿着 100 亿,一手拿着 50 亿。」

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现在,显卡不再是显卡,而是作为系统整体售卖,毕竟只有通过英伟达自家的组件才能达到最佳效率。「现在我们卖的 GPU 是 7000 个组件,3000 磅重。」
基于 Blackwell 的 AI 算力将以名为 DGX GB200 的完整服务器形态提供给用户,结合了 36 颗 NVIDIA Grace CPU 和 72 块 Blackwell GPU。这些超级芯片通过第五代 NVLink 连接成一台超级计算机。
再往上扩展,Grace Blackwell 架构的 DGX SuperPOD 由 8 个或以上的 DGX GB200 系统构建而成,这些系统通过 NVIDIA Quantum InfiniBand 网络连接,可扩展到数万个 GB200 超级芯片。用户可通过 NVLink 连接 8 个 DGX GB200 系统中的 576 块 Blackwell GPU,从而获得海量共享显存空间,来训练下一代 AI 模型。
再详细对比一下性能的升级,以前使用 Hopper 训练 GPT-MoE-1.8T,8000 块 GPU 要花费 90 天,同样的事只需要 2000 块 GB2000,能耗也只需要四分之一。

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生成式 AI 的下一步是多模态和视频,也就意味着更大规模的训练,Blackwell 带来了更多可能性。
此外,大模型(LLM)的大规模推理始终是一个挑战,并非适合单个 GPU 的任务。在具有 1750 亿个参数的 GPT-3 LLM 基准测试中,GB200 的性能是 H100 的 7 倍,并且训练速度是 H100 的 4 倍。

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现在,用于大模型推理的速度是上代的 30 倍,黄仁勋展示了一张对比图,蓝线是 Hopper

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「DGX 超级计算机是推进 AI 产业变革的工厂。新一代 DGX SuperPOD 集加速计算、网络和软件方面的最新进展于一身,能帮助每一个公司、行业和国家完善并生成自己的 AI,」黄仁勋说道。
有了 Blackwell,我们距离生成式 AI 的实用化也更近了一步。
两大技术革新
第二代 Transformer 引擎、第五代 NVLink
30 倍 AI 算力是如何做到的?除了使用新制程,并联两块芯片以外,Blackwell 的关键改进在于引入第二代 Transformer 引擎,它支持了 FP4 和 FP6,使得计算、带宽和模型大小翻了一番。

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得益于新的微张量(micro-tensor)扩展支持和集成到英伟达 TensorRT-LLM 和 NeMo Megatron 框架中的先进动态范围管理算法,Blackwell 通过 4-bit 浮点 AI 推理能力支持了双倍的算力和模型大小。

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当互联大量此类 GPU 时,第二个关键区别开始显现:下一代 NVLink 交换机可让 576 个 GPU 相互通信,具有每秒 1.8 TB 的双向带宽。
英伟达表示,此前,仅由 16 个 GPU 组成的集群会在相互通信上花费 60% 的时间,而只有 40% 的时间用于实际计算。
现在,英伟达的 NVLink Switch Chip 可以让所有这些芯片互联起来,全速运转没有瓶颈(1.8TB/s,几乎比上代快 10 倍),并帮助构建了 DGX GB200 NVL72。

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通过高速互联的机制,DGX GB200 NVL72 可以被认为是一个超级 GPU,FP8 训练吞吐量高达 720 PFLOPS、FP4 推理吞吐量为 1.44 ExaFLOPS,多节点 All-to-All 通信速度为 130TB / 秒,多节点 All-Reduce 通信速度为 260TB / 秒。
在具体架构方面,DGX GB200 NVL72 拥有 18 个 GB200 节点机架,每个节点搭配 2 个 GB200 GPU。此外还有 9 个 NVSwitch 机架,从而为 GB200 NVL 提供了 720 PFLOPS 的 FP8 吞吐量,以及 FP4 精度的 ExaFLOPS。

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所以今年画风变了现在 DGX 长这样:拥有 5000 条 NVLink 电缆,长达 2 英里,都是铜电缆,不需要光收发器,节省了 20kW 的计算成本。

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它的功耗过大,以至于需要用液冷,同时重量高达 3000 磅(约 1361 公斤)。

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2016 年,老黄扛着第一个 DGX 系统给 OpenAI,这才有了如今的 ChatGPT。那个时候 DGX 的算力是 0.17Petaflops,现在这个 GB200,算力是以 Exaflop 计算的。

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在英伟达新的摩尔定律下,算力的提升速度居然还加快了。
构建生态,入场具身智能
除了硬件系统,英伟达也利用生成式 AI 构建了一系列元宇宙、工业数字孪生、机器人训练软件体系。
英伟达表示,它正在将 Omniverse 企业技术引入苹果。这个想法是让开发人员通过 Vision Pro 在 AR/VR 设置中使用 Omniverse 工具。在 GTC 上,英伟达展示了设计师是如何通过 Vision Pro 使用汽车配置工具来操纵车辆,然后虚拟地进入其中的。人们可以通过 Omniverse Cloud API 以及通过云端直接流式传输到 Vision Pro 的图形传输网络来做到这一点。
最后,还有前沿方向机器人的工作,英伟达公布了人形机器人项目 GR00T。
在今天的主题演讲中,黄仁勋展示了多个由 GR00T 驱动的人形机器人如何完成各种任务,包括来自 Agility Robotics、Apptronik、傅利叶智能(Fourier Intelligence) 和宇树科技(Unitree Robotics) 的机器人产品。

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GR00T 脱胎于英伟达的 Isaac 机器人平台工具,基于新的通用基础模型,GR00T 驱动的人形机器人能够接受文本、语音、视频甚至现场演示的输入,并对其进行处理以采取特定的操作,包括理解自然语言、模拟人类行为、在现实世界中导航和交互。
英伟达还开发了一种新型「机器人大脑」计算芯片 Jetson Thor,能够执行复杂的任务并使用 Transformer 引擎处理多个传感器。

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人形机器人赛道近期达到了一个新的火热程度。就比如英伟达的「大客户」OpenAI,一直在使用自己的 AI 模型来为一家名为 Figure 的初创公司的人形机器人提供支持。
现在英伟达也把它摆在了重要位置,正如黄仁勋所说:「机器人的 ChatGPT 时刻可能即将到来。」

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你准备好了吗?
参考链接:
https://www.theverge.com/2024/3/18/24105157/nvidia-blackwell-gpu-b200-ai
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing
https://venturebeat.com/ai/nvidia-unveils-next-gen-blackwell-gpus-with-25x-lower-costs-and-energy-consumption/
https://venturebeat.com/ai/nvidia-shows-off-project-gr00t-a-multimodal-ai-to-power-humanoids-of-the-future/
https://www.nextplatform.com/2024/03/18/with-blackwell-gpus-ai-gets-cheaper-and-easier-competing-with-nvidia-gets-harder/
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