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一文看懂輝達的產品體系和命名規則
輝達這幾年很火。因為AI的帶動，它幾乎成為全球最受關注的公司。
我們總是會在網上看到和輝達有關的一些名詞，例如：
A100、B100、H100、GH200、GB200、NVLINK、NVSwitch、DGX、HGX、Quantum、Spectrum、BlueField、CUDA等等。
這些名詞看多了，就有點暈。搞不懂到底是什麼，有什麼關係。
今天這篇文章，小棗君就給大家詳細梳理一下這些名詞概念，順便普及一下相關的知識。
█算力晶片——V100/A100/H100/B200等
這些名詞，應該是大家最常見的。
沒錯，這些都是AI算力卡，也就是GPU卡的型號。
輝達的GPU，每隔幾年就會出一個新的架構。每個架構，都會以一個著名科學家的名字命名，如下所示：
所以，基於某個架構的卡，一般就會以這個架構名稱的首字母開頭（遊戲顯示卡除外）。
例如，基於Volta（伏特）架構的V100，基於Ampere（安培）架構的A100，基於Hopper（赫伯）架構的H100、H200，基於Blackwell（布萊克威爾）架構的B100、B200等。
某200一般是某100的升級版。例如H200，就是H100的升級版（採用了HBM3e記憶體等升級）。
L40和L40s名字稍微有點特別，兩者基於Ada Lovelace（世界上第一個女程式設計師的名字）架構，後者是前者的升級版。兩個卡都是針對資料中心市場推出的，主打低成本和性價比。
還有1個型號大家應該比較熟悉——H20。
這是輝達因為美國出口限制而推出的閹割版（特供版）。據說B200也會有對應的閹割版B20。
輝達的下一代AI平台是Rubin（羅賓），計畫於2026年推出。大家一開始以為下一代GPU就是R100、R200。但輝達給出的路線圖，又說是X100。所以，還有待觀望。
2028年，輝達會推出下下一代平台——Feynman（費曼）。
█ 超級晶片——GH200、GB200等
GPU是輝達的算力核心硬體單元。但他們並不是只有GPU。圍繞GPU，他們還有很多的產品和解決方案。
輝達早期的時候是和IBM POWER CPU合作，後來，可能是感覺IBM不給力，於是自己開始研發CPU。例如，基於ARM架構研發的Grace CPU（Vera CPU在路上）。
輝達採用NVLink技術，將GPU和CPU進行配對，就變成了所謂的超級晶片平台（Superchip）。
例如GH200、GB200，以及不久前新發佈的GB300（Blackwell Ultra）。
由一個Grace CPU和兩個Blackwell B200 GPU組成的平台，就是GB200（取Grace和Blackwell的首字母），據說性能是H100的7倍。
類似的，GH200，就是Grace CPU和Hopper GPU的組合搭配。
█ 超級電腦平台——DGX/EGX/IGX等
再往上一個層級，就是電腦了。其實剛才GB200，已經是個電腦了。
基於剛才的各種晶片平台，輝達建構了對應的電腦平台，或者說，叫做超級電腦平台，包括DGX、EGX、IGX、HGX、MGX等。
具體的區別如下，我就不多解釋了，看下表：
DGX還是見得比較多。當年黃仁勳送給OpenAI的，就是第一代的DGX-1。
現在的DGX，基本上都是土豪金配色，價格也很昂貴。
面向桌面市場，輝達還推出了DGX Spark和DGX Station，相當於工作站。
█ 節點內部連接：Scale Up（超節點）——DGX GB200 NVL72等
接下來，要涉及到通訊方面的技術了。
之前小棗君給大家介紹超節點的時候（最近很火的“超節點”，到底是幹啥的？），提到過NVLINK。
NVLINK是輝達推出的GPU卡間互連技術，主要是取代PCIe。剛才也提到，CPU和GPU之間，也是NVLINK技術。
NVLINK多節點，就不好直連了，要引入交換晶片。於是，就有了NVLink Switch，也叫NVSwitch。後來，晶片又變成了裝置。
NVLINK可以把很多的GPU連起來，組成看似很多電腦，但實際上屬於一個邏輯節點（超節點）的平台。
近年來，我們經常聽說DGX GB200 NVL72。
DGX GB200 NVL72，採用了NVLINK5，包含了18個GB200 Compute Tray（計算托架），以及9個NVLink-network Switch Tray（網路交換托架）。如下圖所示：
每個Compute Tray包括2顆GB200超級晶片。所以，就是36個Grace CPU（18×2），72個B200 GPU（18×2×2）。
8個DGX GB200 NVL72，又可以組成一個576個GPU的SuperPod超節點。
█ 節點外部互連：Scale Out（IB和乙太網路）
單節點內，不斷加GPU，是Scale Up（縱向擴展）。單節點到了一定規模，就不好再增加了。就要增加節點數量，搞節點與節點之間的互連，那就是Scale Out（橫向擴展）。
Scale Out，輝達也有解決方案，那就是InfiniBand（IB）技術。
InfiniBand以前是Mellanox公司的。輝達佈局深遠，2019年把Mellanox收購了，InfiniBand就成了輝達的私有技術。
InfiniBand是技術名詞，不是產品名詞。輝達基於InfiniBand推出的產品平台是NVIDIA Quantum（“量子”的意思）。
例如，2024年3月，輝達發佈的Quantum-X800網路交換機平台，端到端吞吐量能夠達到800Gbps。平台包括了含Quantum Q3400交換機、ConnectX-8 SuperNIC網路卡等硬體。
這些硬體，也都是有系列的。Quantum-X800的上一代，是Quantum-2。ConnectX-8的前代，有ConnectX-6、ConnectX-7等。
ConnectX高速網路卡也是來自Mellanox。
Scale Out的兩大解決方案，除了InfiniBand，還有乙太網路。輝達乙太網路這邊也沒放過，也有產品，就是Spectrum-X800。（Spectrum是“光譜”的意思。）
Spectrum-X800包括了Spectrum SN5600交換機、BlueField-3 SuperNIC網路卡等硬體產品，吞吐量同樣高達800Gbps。
BlueField是這些年很火的DPU。輝達將Mellanox的ConnectX網路卡技術與自己的已有技術相結合，於2020年正式推出了BlueField-2 DPU和BlueField-2X DPU。現在演進到了BlueField-3。
對了，前段時間，輝達還發佈了CPO光電一體化封裝網路交換機Spectrum-X Photonics和Quantum-X Photonics。
輝達還有一些其它的網路卡、連接器、線纜等配件，就不逐個介紹了。
黃教主前段時間透露，新一代的Rubin平台發佈時，據說會帶來NVLink 6、ConnectX-9 SuperNIC和Quantum（Spectrum）-X1600。可以期待一下。
█ 開發框架——CUDA
剛才介紹的，是輝達的算力硬體平台家族，以及通訊網路家族。
再看一個軟體方面的名詞——大名鼎鼎的CUDA。
輝達的硬體和網路做得很牛，但實際上，最被視為核心競爭壁壘的，反而是這個CUDA。
CUDA（Compute Unified Device Architecture，計算統一裝置架構），是輝達在2006年推出的平行計算平台和程式設計模型。它讓開發者能夠直接在GPU上編寫程式碼，從而大幅提升計算速度。
如今，CUDA就像是智算開發的作業系統，集程式設計模型、編譯器、API、庫和工具於一體，有利於使用者更好地發揮輝達硬體的能力。
CUDA不僅是個工具，更形成了強大的AI開發生態。它是輝達整個業務體系的神經中樞。
現在很多AI開發都依賴於輝達的硬體和CUDA，換硬體其實也不是很難，但是，生態遷移更加痛苦。
好啦，關於輝達的主要產品體系和命名規則，就介紹到這裡。
在不同的領域，輝達會基於這些核心產品，建構不同的解決方案。有的時候，也會衍生出一些升級版或閹割版，大家注意一下就行。
這個公司在AI領域牢牢佔據核心地位，希望能有更多的企業，站出來向它發出挑戰。 (鮮棗課堂)