GTC 2024強強聯手更上層樓

【文／周佳蓉】

一年一度的GTC 大会风光落幕，此次带来最新ＡＩ晶片、超级电脑、人型机器人计划等重磅消息，大幅度的ＡＩ应用进化，也让辉达的ＡＩ霸主地位更加稳固。

距离辉达（Nvidia）首届举办ＧＴＣ大会的二○○九年，已十五个年头匆匆过去，如今辉达在全世界半导体的地位已不可同日而语，继二三年冲破一兆美元，今年市值再度冲刺超过二．二兆美元，美股排名仅次于微软（Microsoft）和苹果（Apple）两大科技巨头之后，暌违五年的实体盛会，全球将ＧＴＣ大会视作全球ＡＩ风向球，创办人黄仁勋的演讲谈话也动见观瞻。三月十八日对着会场座无虚席的人群，黄仁勋幽默地澄清：「这不是一场音乐会」，并表示能召集全球价值高达一○○兆美元、大量非ＩＴ行业代表参与此盛会，感到相当自豪。

小发表新一代AI GPU B200

辉达按照每两年的更新频率，升级一次ＧＰＵ架构，从二二年首发采用Hopper架构的H100起引领着辉达稳坐ＡＩ晶片霸主地位，这次再推出采用 Blackwell 架构的GPU-B200。

B200是由台积电的五奈米家族（N4P）制程打造而成，并整合两个独立制造的裸晶（Die），共含二○八○亿个电晶体，B200透过小晶片（Chiplet）先进封装将八颗HBM3e高频宽记忆体，记忆体达到一九二ＧＢ、频宽达一．八TB/s，并预告今年稍晚会推出。

GB200则是由两个Blackwell GPU和一个既有的ARM架构的Grace CPU组成的更强大ＡＩ加速晶片，延伸的还有基于GB200打造的DGX GB200 NVL72，以及运算效能更强大的超级电脑DGX SuperPOD。

相比Hopper和Ampere架构，Blackwell架构的B200性能有了巨幅提升，最大可支援十兆参数的模型训练，以OpenAI的GPT-3和GPT-4做比较，最高分别支援为一七五○亿和一．八兆个参数，而NVLink是由辉达开发作为CPU/GPU间的高速互联通道，可最大化提升CPU/GPU的传输效率，如今已进化到第五代，成为B200传输速度能大幅提升的关键。

全新的加速运算平台DGX GB200 NVL 72，则拥有九个机架，共搭载十八个GB200加速卡，一套DGX版内部使用五千条NVLink铜缆线，累计长度绵延近二公里，可以减少二○ＫＷ的运算能耗，与相同数量的H100 GPU相比，在大型语言模型（ＬＬＭ）推理工作性能可提升三○倍，成本和能耗最多可降低二五倍，针对ＡＩ运算需求庞大的企业，辉达目前已宣布亚马逊ＡＷＳ计划采购由二万片GB200晶片组建的伺服器，Dell、 Alphabet、Meta、Mirosoft、OpenAI、Oracle和特斯拉也将成为DGX GB200伺服器的采用者。

晶片仰赖台积电N4P制程

而DGX SuperPOD为新一代超级电脑平台，由八套DGX GB200系统打造而成，采用液冷设计，提供十一．五exaflops AI运算能力，辉达强调若企业预算足够，最终可扩展至数万个GB200 超级晶片，并透过NVLink连接五七六个Blackwell GPU，取得庞大共享记忆体。

值得注意的是，辉达也发表了新款基于大规模ＡＩ的网路交换机X800系列，以及人形机器人的模型GR00T专案，该专案内含开发套件Jetson Thor、更新的ISAAC Lab开发工具库，GB200可透过X800取得八○○Gb/s超高速网路，而GR00T允许开发者利用平台模拟机器人学习技能，支持数千个机器人同步训练与模拟。

继硬体之后，软体服务也是辉达不可或缺的护城河之一，辉达发表了整合ＡＩ开发软体微服务系统的ＮＩＭ，透过直接提供多产业、多模态的专有模型，让缺乏ＡＩ开发经验的传统行业也有机会跨入。

不论是B100、B200晶片的推出都仰赖台积电的N4P制程，是台积电基于五奈米技术的效能强化版本，尽管此次辉达的晶片并非如外界预期直接导入三奈米制程，不过也是辉达首款采用小晶片（Chiplet）及CoWoS-L形式先进封装的产品，解决高耗电量与散热问题，而随着台积电对于先进制程、先进封装的扩厂动作积极，相关半导体设备、耗材股可望持续大啖商机。

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