一文帶你詳細瞭解輝達Blackwell B200 GPU

2024年3月，輝達在GTC大會上正式發佈了基於Blackwell架構的B200 GPU。Blackwell架構的發佈是輝達技術創新的又一力作。B200 GPU為訓練和推理萬億參數的大型語言模型（LLM）提供了無與倫比的計算能力，同時在能效和安全性方面實現了顯著提升。

一 Blackwell架構的核心特性

Blackwell架構以美國數學家David Harold Blackwell命名，象徵著其在計算領域的開創性。相較於前代Hopper架構，Blackwell在設計和性能上實現了多項突破，以下是其核心特性：

1、雙晶片設計與2080億電晶體

B200 GPU採用雙晶片（dual-die）設計，每個晶片面積超過800平方毫米，總計包含2080億個電晶體，是Hopper H100（800億電晶體）的兩倍以上。這種設計通過10 TB/s的晶片間高速互聯（NV-HBI）將兩個晶片整合為一個統一的CUDA GPU，顯著提升了計算密度和性能。這種多晶片模組（MCM）技術解決了單晶片在物理尺寸和製造工藝上的限制，為處理複雜AI工作負載提供了更大空間。

2、先進的製造工藝

B200採用台積電定製的4NP工藝，相較於H100的4nm工藝，性能提升約6%。這一工藝不僅提高了電晶體密度，還最佳化了功耗效率，使B200能夠在高性能的同時保持相對可控的能耗。

3、第二代Transformer引擎

Blackwell引入了第二代Transformer引擎，支援4位浮點（FP4）計算，結合NVIDIA TensorRT-LLM和NeMo框架，顯著提升了大型語言模型的推理效率。FP4精度允許在保持模型精準性的同時，處理更大的模型規模，推理性能較H100提升高達30倍。這一特性特別適合生成式AI應用，如聊天機器人和推薦系統。

4、第五代NVLink與擴展性

第五代NVLink提供每個GPU 1.8 TB/s的雙向頻寬，支援多達576個GPU的互聯。這種高頻寬互聯技術確保了大規模AI叢集的高效通訊，特別適合訓練超大規模模型。例如，GB200 NVL72系統通過NVLink連接36個Grace CPU和72個Blackwell GPU，推理性能較H100提升30倍。

5、安全與可靠性

B200是首款支援TEE-I/O的GPU，提供先進的機密計算能力，幾乎不影響加密模式下的性能。這種特性對於保護AI模型和客戶資料的隱私至關重要，適用於金融、醫療等敏感行業。此外，Blackwell的RAS（可靠性、可用性、服務性）引擎利用AI進行預測性維護，監控數千個資料點，減少當機時間。

6、資料解壓縮引擎

B200配備專用解壓縮引擎，支援LZ4、Snappy和Deflate等格式，加速資料分析任務。這對於需要處理大規模資料集的科學計算和企業應用尤為重要。

與Hopper架構相比，Blackwell在計算性能、記憶體頻寬和擴展性上全面升級，尤其是在低精度計算和大規模叢集支援方面，展現了其為生成式AI時代量身定製的特點。

二 B200 GPU詳細規格

以下是B200 GPU關鍵技術參數：

記憶體：192GB HBM3E記憶體和8 TB/s的頻寬使B200能夠處理超大規模模型的參數，適合萬億參數LLM的訓練和推理。

計算性能：9 PFLOPS的FP4性能意味著B200在低精度推理任務中表現出色，而4.5 PFLOPS的FP8性能則平衡了精度和速度。40 TFLOPS的FP64性能支援高精度科學計算。

功耗：1000W的TDP較H100（700W）有所增加，反映了更高性能的需求，但其25倍的能效提升（相較於H100）降低了總體擁有成本。

互聯：第五代NVLink和PCIe 6.0確保了高效的資料傳輸，特別是在多GPU叢集中。

三 與競爭對手的比較

與AMD的Instinct MI300X GPU進行對比：

具體分析如下：

記憶體與頻寬：B200的HBM3E記憶體提供8 TB/s頻寬，遠超MI300X的5.3 TB/s，這在處理大型資料集時具有明顯優勢。

• 計算性能：B200在FP8和FP16的密集計算性能高於MI300X的稀疏計算性能，尤其在AI推理任務中更具優勢。然而，MI300X在FP64性能上略勝，適合高精度科學計算。
• 功耗：MI300X的750W TDP低於B200的1000W，但在能效比上，B200的25倍能效提升更具吸引力。
• 技術特性：B200的第二代Transformer引擎和機密計算能力是其獨特優勢，而MI300X依賴AMD Infinity Fabric技術提供高效GPU間通訊。

總體而言，B200在AI最佳化和記憶體頻寬方面領先，適合生成式AI和大規模模型訓練，而MI300X在高精度計算和較低功耗方面具有競爭力。

四 對AI與計算領域的影響

B200 GPU的發佈對AI和計算領域具有一定影響，具體如下：

推動超大規模模型發展：B200的192GB記憶體和9 PFLOPS FP4性能使其能夠處理高達10萬億參數的模型。例如，輝達CEO黃仁勳曾表示，訓練一個1.8萬億參數的GPT模型，使用2000個B200 GPU僅需90天，功耗為4兆瓦，而H100需要8000個GPU和15兆瓦。這種效率提升將加速超大規模模型的研發，推動AI在自然語言處理、圖像生成等領域的突破。

• 企業AI轉型加速：B200整合在DGX B200和GB200 NVL72等系統中，為企業提供了從資料準備到推理的統一AI平台。其支援的多樣化工作負載（如推薦系統、聊天機器人）使企業能夠快速部署AI解決方案。例如，DGX B200系統提供72 PFLOPS訓練性能和144 PFLOPS推理性能，適合各種規模的企業。
• 能效與成本最佳化：B200的25倍能效提升（相較於H100）顯著降低了資料中心的營運成本。結合液冷技術，B200在高性能下仍能保持較低的能耗，這對於大規模AI部署至關重要。理解晶片架構背後的邏輯，才能真正用好每一份算力。

參考文獻：《NVIDIA Blackwell：The engine of the new industrial revolution》

(AI算力那些事兒)