全新B200 GPU基于Blackwell架构拥有2080亿个晶体管，可提供20petaflops的FP4算力。但GB200并非单个GPU芯片组成，而是将两个GPU和一个Grace CPU结合在一起，并通过10 TB/s NV-HBI（NVIDIA高带宽接口）连接，以确保每一颗芯片能够单独运行。GB200可为LLM推理工作负载提供30倍的性能，同时还能大大提高效率；与前作H100相比，GB200可将成本和能耗降低25倍。
另外B200的优势就是其FP4算力。NVIDIA CEO 黄仁勋表示在过去的8年时间里，AI算力提升了1000倍，其中最为关键的改进是第二代Transformer引擎，通过FP4算力使计算、带宽和模型大小得到了显著提升。相较于AI常用的FP8算力，B200的2个计算芯片让其性能达到了H100的2.5倍，每个Blackwell架构下的芯片算力要比上代Hopper芯片高出了25%。
对于算力炸裂的性能，生成式AI能给人类带来哪些福音呢？GTC现场展示了传统天气模型结合NVIDIA气象模型Cordiff后，能后实现探索数百公里甚至数千公里范围的气象预报，从而最大程度上提供预警并减少人类损失。此外，生成式AI还可凭借庞大的算力扫描数十亿种化合物，从而为医药领域提供新药的配方。
当然，硬件强悍离不开软件的支持配合，只有这样才更加便于管理提高效率。NVIDIA也现场展示了通过AI与Omniverse结合后所打造的占地10万平米的机器人仓库。通过100个安装在天花板上的摄像机，使用NVIDIA的Metropolis软件与自动移动机器人（AMR）的路线规划功能，从而实时映射了仓库的所有活动。
Blackwell B200的发布，在感叹性能大爆发的同时能源特别是电能消耗问题也不容小觑。之前就有不少声音表示AI算力设备的电能消耗过大，对于欧洲等电价不菲的国家来讲的确是一笔大支出。而戴尔公司曾透露：B200芯片整体能耗高达1000W，相较于前代增长40%，需戴尔运用创新工程技术进行散热管理。可见，能耗高还带来散热难的新问题，从而牵扯出数据中心架构更改费用，甚至新建机房的成本。
面对算力能源问题，我国早就有“东数西算”的战略，从而大大降低成本并提供稳定的数据中心服务。只可惜不要说B200，之前H100芯片都不能在中国使用，目前国内只能使用阉割版的A系列AI芯片。
最后，科技不应该是冰冷的，科技应该更好的为人类服务，有温度的服务。就像人们从未为“美好”设下具象定义一样，科技也不应该停下探索的脚步。
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