AI霸主輝達(NVIDIA)舉辦年度GTC大會，展示多款AI相關新品，執行長黃仁勳秀出輝達最新的GPU架構Blackwell，採用台積電客製4奈米製程，其中最貴的GB200的訓練效能、推論效能，分別是現有H100的4倍、30倍之多。
對此，半導體分析師陸行之在臉書點出幾個「關鍵數字」，直指若輝達GB200賣得好，英特爾跟超微就不用玩了。
人工智慧晶片王者輝達(Nvidia) 3/ 18召開的「GTC 2024」，推出最新殺手級AI晶片Blackwell GPU，執行長黃仁勳表示，Blackwell架構GPU配備2080億顆電晶體，採台積電客製化4奈米製程，比起現有的H100，Blackwell架構新產品中價格最高、效能也最強的GB200，訓練效能高4倍、推論效能高30倍，能源利用效率則增加25倍。
黃仁勳表示，輝達正和全球最強公司合作，將實現人工智慧對每個產業的承諾。而亞馬遜(Amazon)、谷歌(Google)、微軟(Microsoft)和特斯拉(Tesla)、META等大廠都預計會使用這款新晶片。
此外，不只輝達DGX伺服器組裝夥伴美超微，將繼續成為GB200的夥伴，台灣伺服器業者包括華碩、華擎、鴻海、技嘉、英業達、廣達、緯創、和碩都是輝達最新的GB200夥伴。
對此，半導體分析師陸行之在臉書點出輝達GTC，其中的幾項技術關鍵數字：
1. Blackwell 100 有 2080億電晶體 比 Hopper 100 的 800億電晶體多1280億電晶體；
2. B100跟H100相同，都是用台積電4nm, 但是把兩個晶片用封裝結合，不是用微縮來加倍運算速度；
3. GB200 Superchip 把2顆B100及 72顆 ARM Neoverse V2 CPU cores 一起包起來，如果賣的好，Intel/AMD 的AI server CPU 就不用玩了；
4. 不懂為何兩顆B100(192+192=384HBM3e)+一顆 Grace CPU 的GB200 Superchip 怎麼 HBM3e突然暴增到864GB? 理論上 CPU應該配LPDDR, 但Nvidia 說兩組GB200有1.7TB HBM3e，是不是做ppt的小朋友搞錯了哈；
5. 要建立32000顆 B100 GPU 的AI datacenter，能提供645 exaFLOPS 的AI performance, 大概要花12億美元在B100 GPU上, 3億美元系統，3-5億 ARM CPU, 還要近890顆的NVlink switch 晶片，也是用台積電4nm來製造，感覺20億美元以上跑不掉。
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