原标题：“地表最强”芯片炸裂登场
3月18日，在美国加利福尼亚州圣何塞市，英伟达首席执行官黄仁勋在一年一度的开发者大会上介绍产品。（新华社发）
超强芯片
英伟达在2024GTC大会上正式推出新一代AI芯片架构Blackwell，它被看作是“地表最强”芯片。据介绍，Blackwell拥有6项革命性的技术，可以支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时LLM推理。
深圳商报首席记者 陈小慧
英伟达再次放出“王炸”!北京时间3月19日凌晨，全球瞩目的英伟达2024GTC大会在加州圣何塞SAP球场举行。英伟达CEO黄仁勋在大会上发表“见证AI的变革时刻”的主题演讲，正式推出新一代AI芯片架构Blackwell。因其性能“吊打”上一代，Blackwell也被看作是“地表最强”芯片。
Blackwell芯片“炸裂”AI盛会全场
“希望你们知道这不是演唱会，这是开发者大会。”黄仁勋登台时如此对观众说。据了解，这次GTC大会，线下参会门票大约3万余张，在会前已经销售一空，足以看出全球投资者和业内人士对人工智能算力需求的看好。
为实现性能的大幅提升，英伟达每两年更新一次GPU架构。2022年，英伟达发布了Hopper GPU架构，目前发布的大多数人工智能模型都是在Hopper架构上进行训练的。
本次大会上，黄仁勋一手拿着Hopper，一手拿着“新家伙”Blackwell，现场对比Blackwell架构和Grace Hopper架构的GPU。
黄仁勋表示：“Hopper很棒，但我们需要更大的GPU。Blackwell不是一个芯片，它是一个平台的名字。这是当今世界上最先进的GPU。”
据介绍，Blackwell拥有6项革命性的技术，可以支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时LLM推理。Blackwell架构GPU由2080亿个晶体管组成，采用量身定制的台积电4纳米工艺制造，两个reticle极限GPU裸片将10 TB/秒的芯片到芯片链路连接成单个统一的GPU。同时，Blackwell结构与Hopper结构形状是兼容的。“你可以滑出Hopper，然后推入Blackwell。”此外，英伟达还提供了包括GB200、DGX GB200 NVL 72，以及基于GB200和B200打造的DGX SuperPOD超算平台。
与Hopper相比，Blackwell对算力的支撑性能极大提升。“如果要训练一个1.8万亿参数GPT模型，大约需要3到5个月的时间。如果用Hopper来做，可能需要8000个GPU，并且会消耗15兆瓦。8000个GPU和15兆瓦，它会需要90天，大约3个月的时间。如果用Blackwell来做，只需要2000个GPU。2000个GPU，同样的90天。但这是惊人的部分，只需要4兆瓦的电力。”黄仁勋表示。
值得注意的是，目前OpenAI的GPT-3由1750亿个参数组成，GPT-4参数为1.8万亿。“我们的目标是不断降低成本和与计算相关的能源消耗，它们是直接成正比的，这样我们可以继续扩展和升级为了训练下一代模型而必须进行的计算。”黄仁勋说。
深圳元素亮相，英伟达宣布与比亚迪合作
本次大会上，黄仁勋在发布新产品的同时也宣布与多家企业合作。“今天，我们宣布世界上最大的电动汽车公司比亚迪（BYD）正在采用我们的下一代产品。它被称为Drive Thor。Thor是为变换器引擎设计的。我们的下一代自动驾驶汽车计算机Thor将被比亚迪使用。”据了解，Drive Thor是英伟达的下一代车载芯片，单颗芯片算力达到2000 TOPS水平，算力升级8倍，可以同时满足自动驾驶系统和车载信息娱乐功能的计算需求。此外,广汽埃安旗下的昊铂品牌也宣布，下一代L4级自动驾驶汽车将采用DRIVEThor芯片,并计划于2025年开始量产。
据悉，除了比亚迪，本次大会上的深圳元素还有奥比中光，展示基于奥比中光3D相机与NVIDIA平台开发的多个演示方案，展示内容涵盖新一代机器人技术、三维扫描、智能制造、人机交互、运动健康等领域的创新可能。
下一代机器人技术“压轴”出场
本次大会还有一个亮点是人形机器人。演讲最后，黄仁勋与迪士尼的orange和green机器人同台，这款机器人用的是英伟达为机器人设计的首款AI芯片Jetson。黄仁勋宣布，推出人形机器人领域的GR00T项目。
“今天，构建人形机器人的大模型，已经是AI领域中最激动人心的赛道之一，来自全球的机器人技术汇集在一起，将人造机器人的未来推进了一大步。”英伟达CEO黄仁勋在介绍该模型时表示。
“下一代机器人技术很可能是一种通用的人类机器人。我们有更多的模仿训练数据可以提供给机器人。未来所有会动的东西都将是机器人。这些机器人系统，无论是自动驾驶汽车、操纵臂，巨大的体育场、仓库、工厂，可以有机器人工厂、制造汽车的机器人生产线，这些系统都需要数字孪生平台。”黄仁勋说。
据悉，GR00T驱动的机器人（Generalist Robot 00 Technology）将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作——快速学习协调、灵活性和其他技能，以便导航、适应现实世界并与之互动。