NVIDIA GPU 核心参数：了解 NVIDIA GPU 的核心参数（如 CUDA 核数、时钟速度、内存带宽）至关重要，有助于您识别不同 GPU 之间的差异及其各自优势。CUDA 核心：NVIDIA GPU 的计算单元，执行并行计算任务。通常以 FP32 计算单元数量表示，是衡量计算能力的指标。Tensor Core：深度学习加速器Tensor Core 是 NVIDIA ...
通过集成 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand、Spectrum-X800 以太网和 BlueField-3 DPU,可提高大型 AI 数据中心的性能、效率和安全性。 Quantum-X800 InfiniBand对于构建 AI 计算框架至关重要,它能够在两级胖树拓扑中连接超过 10,000 个 GPU 单元。此设置显著改进,性能比 NVIDIA 上一代 Quantum-2 提高了五倍。 与...
NVIDIA H100 采用 NVIDIA Hopper GPU 架构,使 NVIDIA 数据中心平台的加速计算性能再次实现了重大飞跃。H100 采用专为 NVIDIA 定制的 TSMC 4N 工艺制造,拥有 800 亿个 [晶体管],并包含多项架构改进。 H100 是 NVIDIA 的第 9 代数据中心 GPU,旨在为大规模 AI 和 HPC 实现相比于上一代 NVIDIA A100 Tensor Core...
NVIDIA 的 Blackwell 架构将拥有迄今为止最大的芯片,拥有 1040 亿个晶体管。Blackwell GPU(B100 和 B200)采用双芯片组设计,与 Hopper 相比有了重大飞跃。例如,B100 的晶体管数量比 H100 多 1280 亿个,AI 性能是 H100 的五倍。 NVIDIA 的 Blackwell GPU 包含 2080 亿个晶体管,采用定制的 TSMC 4NP 工艺制造。
NV高带宽接口(Nvidia High Bandwidth Interface): B200有两个Die,高速连接通道NV-HBI达到10TB/s。两个Die是一个统一的Cuda GPU。NV-HBI会占用一定的芯片面积。 内存: B200每个Die有4个24GB的HBM3e stack,合计一个Cuda GPU有192GB内存,内存带宽达8TB/s。相比H200时代六个内存控制器,可以减少内存接口的芯片面积,...
NVIDIA 还发布了 GB200 Grace Blackwell 超级芯片。它结合了两个 NVIDIA B200 Tensor Core GPU 和一个NVIDIA Grace CPU超过 900GB/s 的超低功耗NVLink 芯片到芯片互连。 Grace Blackwell 超级芯片的芯片到芯片链路完全内存一致,从而创建了一个没有内存本地化的统一芯片。超级芯片采用 HBM3e 内存,提供高达 384 GB...
由于AI市场需求大增,传英伟达(NVIDIA)下一代AI芯片将提前发表。英伟达Blackwell B100 GPU的发表日期从2024年第四季提前至第二季,预计将使用SK海力士的第五代高频宽记忆体HBM3e来驱动其最新芯片。 市场人士指出,H100是英伟达目前最高规格的GPU,而B100比H100更具影响力,将採台积电3～4奈米制程与Chiplet设计架构。消息...
NVIDIA H100 采用 NVIDIA Hopper GPU 架构,使 NVIDIA 数据中心平台的加速计算性能再次实现了重大飞跃。H100 采用专为 NVIDIA 定制的 TSMC 4N 工艺制造,拥有 800 亿个 [晶体管],并包含多项架构改进。 H100 是 NVIDIA 的第 9 代数据中心 GPU,旨在为大规模 AI 和 HPC 实现相比于上一代 NVIDIA A100 Tensor Core...
展望未来，NVIDIA 披露了 X100 芯片的计划，计划于 2025 年发布，该芯片将扩大产品范围，包括企业用途的 X40 和 GX200，在 Superchip 配置中结合 CPU 和 GPU 功能。 同样，GB200预计将效仿B100，融入超级芯片概念。从英伟达的产品路线来看，在未来1-2 年，AI 芯片市场将再次天翻地覆。竞争对手穷追猛舍，英伟达...
当我们还在回味B100带来的惊喜时，NVIDIA已经悄然将重心转向了B200。这不仅仅是一次简单的迭代升级，而是一次全面的性能飞跃。B200采用了先进的die-to-die架构，将两颗B100 die Chiplet紧密结合，实现了性能的显著提升。然而，B200的魅力远不止于此。从显存容量到算力表现，B200都实现了全方位的进化。特别是新增的FP4和...