$英伟达(NVDA)$ 英伟达的第一款 Blackwell 芯片名为 GB200，已于2024年开始投产。根据英伟达首席执行官黄仁勋在2024年6月2日的演讲，该公司预计将在2025年推出 Blackwell Ultra AI 芯片，2026年推出名为“Rubin”的下一代 AI 平台，2027年推出 Rubin Ultra。
Blackwell 是英伟达推出的新一代 AI 芯片与超级计算平台。其中，GB200 芯片由 2080 亿个晶体管构成，采用台积电 4NP 工艺制造。相较于之前的 H100 芯片，Blackwell 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 25 倍。
Blackwell 芯片的技术优势包括：
1. 强大的计算能力：拥有高达2080亿个晶体管，单芯片 AI 性能高达20 PetaFLOPS（每秒20万亿次浮点运算），比上一代 Hopper H100提升了4倍，能提供更快的推理速度和训练效率，可满足大型语言模型等复杂任务对算力的需求。
2. 先进的制程工艺：采用台积电4纳米（4nm）工艺制造，提高了芯片的集成度，还降低了功耗和发热量，实现了更高的能效比，有助于降低运行成本和维护难度。
3. 高效的内存配置：配备192GB 的 HBM3E 显存，提供高达8TB/s 的带宽，极大地提升了芯片的数据处理能力和效率，能够更快速地处理大规模数据集和复杂模型。
4. 高速的通信能力：支持10TB/s 的片间互联和第五代 NVLink 技术，为每个 GPU 提供了1.8TB/s 的双向吞吐量，使得多个 Blackwell GPU 能够高效地协同工作，共同处理大型 AI 任务，提高整体系统的计算效率和性能。
5. 大量的 CUDA 核心：能够提供强大的并行处理能力，这对于生成式 AI 中的复杂神经网络模型训练至关重要。
6. 高效能效比：在提供高性能的同时，具有较高的能效比，意味着在训练生成式 AI 模型时，能够减少能源消耗和成本。
7. 先进的内存架构：采用了如 HBM2 等高带宽内存技术，能够快速处理大量数据，加速模型训练和推理过程。
8. 支持混合精度计算：能够同时使用单精度和半精度浮点数进行计算，有助于提高训练效率和模型性能。
9. 多 GPU 扩展性：支持多 GPU 并行计算，允许系统通过增加 GPU 数量来扩展计算能力，满足大规模生成式 AI 模型的需求。
10. 优化的 AI 框架兼容性：与主流的 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）具有良好的兼容性，方便开发者快速部署生成式 AI 应用。
11. 强大的数据加载能力：能够高效地处理数据加载和预处理任务，为生成式 AI 模型提供稳定的数据流。
12. 灵活的部署选项：其系统可以部署在云端或本地数据中心，为生成式 AI 提供灵活的部署方式。
13. 安全性和可靠性：在设计时考虑了安全性和可靠性，这对于生成式 AI 系统的稳定运行至关重要。
14. 实时生成能力：对于需要实时生成内容的应用场景，如游戏、虚拟现实等，具有低延迟特性，能够提供流畅的用户体验。
15. 支持 AI 模型的持续学习：能够支持生成式 AI 模型的在线学习和适应，使模型能够不断优化和进化。