北京时间3月19日凌晨，英伟达GTC（GPU 技术大会）上，英伟达首席执行官黄仁勋公布了 Hopper架构芯片的继任者——Blackwell架构的B200芯片。目前英伟达Hopper架构的芯片H100 和 GH200 Grace Hopper 超级芯片需求量很大，为世界上许多最强大的超级计算中心提供算力，而B200将提供算力的进一步代际飞跃。
　　Blackwell架构的B200芯片并不是传统意义上的单一GPU。相反，它由两个紧密耦合的芯片组成，尽管根据 Nvidia 的说法，它们确实充当一个统一的 CUDA GPU。这两个芯片通过 10 TB/s NV-HBI（Nvidia 高带宽接口）连接进行连接，以确保它们能够作为单个完全一致的芯片正常运行。
　　多卡互联是B200算力提升的关键。将两个 GPU 与单个 Grace CPU 结合在一起的 GB200 可以为大语言模型的推理工作提供 30 倍的性能，同时还可能大幅提高效率。英伟达称，与 H100 相比，B200可将生成式AI的算力成本和能耗降低多达 25 倍。
　　英伟达AI芯片性能本身在算力上的提升主要靠数据精度，从FP64、FP32、FP16、FP8到如今B200芯片的FP4，FP4最大理论计算量为 20 petaflops（数据精度单位）。FP4是 FP8性能的两倍，FP4的好处是提升了带宽，通过为每个神经元使用 4 位而不是 8 位，使计算、带宽和模型大小加倍。如果将B200换算成FP8与H100进行同类比较，那么 B200理论上仅比 H100提供多 2.5 倍的计算量，B200的算力提升很大一部分来自于两个芯片互联。
　　CPU通用处理器时代的摩尔定律（集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍）已经进入暮年。台积电在3nm制程上的突破，并未给芯片性能带来突破代际的提升。2023年9月，苹果A17 Pro问世，使用了台积电生产的首个3nm制程芯片，但CPU性能只有10%的提升。且先进制程芯片研发耗资巨大，据远川研究所报道，2023年台积电的晶圆代工价格与两年前相比大约上涨了16%（先进制程）到34%（成熟制程）。
　　除了苹果之外，台积电的另一大芯片客户便是英伟达——英伟达的硬通货AI芯片H100就采用了台积电N4（5nm）工艺，使用了台积电的CoWoS先进封装产能。
　　摩尔定律失效，黄仁勋的黄氏定律指出，GPU的效能每两年将增加一倍以上，“创新不仅仅是芯片，而是整个堆叠”。
　　英伟达继续朝着多卡互联进发。既然3nm芯片提升有限，英伟达的B200选择把2片4nm芯片并排摆放，通过超高速片上互联，组成一个2000多亿晶体管的超大芯片。在英伟达GTC上，黄仁勋对于芯片本身性能一笔带过，重点都在DGX系统上。
　　在多卡互联方面，英伟达的NVLink和NVSwitch技术是其护城河。NVLINK 是一种点对点的高速互连技术，可以将多个 GPU 直接连接起来，形成一个高性能计算集群或深度学习系统此外，NVLink引入了统一内存的概念，支持连接的 GPU 之间的内存池，这对于需要大型数据集的任务来说是一个至关重要的功能。
　　而NVSwitch 是一种高速交换机技术，可以将多个 GPU 和 CPU 直接连接起来，形成一个高性能计算系统。
　　在NVLink Switch支持下，英伟达“大力出奇迹”地将72块B200连接在一起，最终成为“新一代计算单元”GB200 NVL72。一个像这样的“计算单元”机柜，FP8精度的训练算力就高达720PFlops，直逼H100时代一个DGX SuperPod超级计算机集群（1000 PFlops）。
　　英伟达透露，这一全新的芯片将在2024年晚些时间上市。目前，亚马逊、戴尔、谷歌、Meta、微软、OpenAI、特斯拉都已经计划使用Blackwell GPU。
　　“打包批发卖卡”的方式也符合大模型公司的用卡需求。将多个GPU互联“打包”成数据中心，更符合大模型公司和云服务商的购买形式。英伟达2023财年财报显示，英伟达的数据中心业务有40%的收入来自超大规模数据中心与云服务商。
　　截至美东时间3月18日美股收盘，英伟达股价884.550美元，总市值2.21万亿美元。