Nvidia CEO Jensen Huang宣布新的AI芯片：“我們需要更大的GPU”

Nvidia于周一宣布了一款新一代的人工智能芯片和軟件，用于運行AI模型。這款新的AI圖形處理器被命名為Blackwell，預計將于今年晚些時候發貨。這一宣布發生在各家公司和軟件制造商仍在竭力獲取當前一代H100和類似芯片的情況下。

在加州圣何塞舉行的英偉達開發者大會上，該公司宣布了這一消息，旨在鞏固其作為AI公司首選供應商的地位。

自從2022年底OpenAI的ChatGPT掀起了人工智能熱潮以來，英偉達的股價已上漲了五倍，總銷售額也增長了兩倍多。英偉達的高端服務器GPU對于訓練和部署大型AI模型至關重要。微軟和Meta等公司已經花費數十億美元購買了這些芯片。

這一新一代的AI圖形處理器被命名為Blackwell。第一款Blackwell芯片被稱為GB200，預計將于今年晚些時候發貨。英偉達正在通過提供更強大的芯片來吸引客戶以刺激新訂單。例如，一些公司和軟件制造商仍在爭相獲取當前一代“Hopper” H100和類似芯片。

“Hopper是非常出色的，但我們需要更大的GPU，”英偉達CEO Jensen Huang周一在加州的開發者大會上表示。

英偉達的股價在周一的盤后交易中下跌了超過1%。

該公司還推出了一款名為NIM的盈利軟件，這將使部署AI變得更加容易，這給了客戶另一個理由選擇英偉達芯片而不是日益增多的競爭對手。

英偉達的高管表示，該公司正在從一個傭兵式的芯片提供商轉變為一個像微軟或蘋果一樣的平臺提供商，其他公司可以在其上構建軟件。

“Blackwell不僅僅是一種芯片，它是一個平臺的名稱，”黃仁勛說道。

“可銷售的商業產品是GPU，軟件是為了幫助人們以不同方式使用GPU，”英偉達企業副總裁Manuvir Das在采訪中說道?！爱斎唬覀內匀辉谧鲞@件事。但真正改變的是，我們現在真正擁有了一個商業軟件業務。”

Das表示，英偉達的新軟件將使在任何英偉達的GPU上運行程序變得更加容易，即使是那些可能更適合部署而不是構建AI的舊版本。

“如果你是開發人員，你有一個你希望人們采納的有趣模型，如果你把它放在一個NIM中，我們將確保它可以在我們所有的GPU上運行，這樣你就可以觸及到很多人，”Das說道。

見證Hopper的繼任者：Blackwell

每兩年，英偉達更新一次其GPU架構，從而實現性能的大幅提升。過去一年發布的許多AI模型都是在該公司的Hopper架構上進行訓練的——比如H100——該架構于2022年宣布。

英偉達表示，基于Blackwell的處理器，如GB200，為AI公司提供了巨大的性能升級，AI性能達到20 petaflops，而H100僅為4 petaflops。英偉達表示，額外的處理能力將使AI公司能夠訓練更大更復雜的模型。

該芯片包括英偉達所稱的“專為運行基于transformers的AI而構建的變壓器引擎”，這是支撐ChatGPT的核心技術之一。

Blackwell GPU較大，將兩個分別制造的芯片合并成一個由TSMC制造的芯片。它還將作為一個完整的服務器產品推出，名為GB200 NVLink 2，將72個Blackwell GPU和其他旨在訓練AI模型的英偉達零部件組合在一起。

亞馬遜、谷歌、微軟和甲骨文將通過云服務銷售對GB200的訪問。GB200配備了兩個B200 Blackwell GPU和一個基于Arm的Grace CPU。英偉達表示，亞馬遜網絡服務將建立一個擁有20000個GB200芯片的服務器集群。

英偉達表示，該系統可以部署一個27萬億參數模型。這比最大的模型如GPT-4的1.7萬億參數要大得多。許多人工智能研究人員認為，具有更多參數和數據的更大模型可以解鎖新的能力。

英偉達沒有提供新GB200或其所用系統的成本。據分析師估計，英偉達基于Hopper的H100的成本在每個芯片之間在25000到40000美元之間，整個系統的成本高達200000美元。

英偉達還將B200圖形處理器作為一個完整系統的一部分出售，該系統占據了整個服務器機架。

Nvidia推出了一款名為NIM的新產品，旨在為其Nvidia企業軟件訂閱服務增添功能。

NIM使得利用老款Nvidia GPU進行推理任務變得更加容易，推理任務涉及運行AI軟件。這使得公司可以繼續利用他們已經擁有的數以億計的Nvidia GPU。與AI模型的初始訓練相比，推理需要較少的計算資源。NIM使得公司可以運行自己的AI模型，而不是購買像OpenAI這樣的公司提供的AI結果服務。

這一戰略的目標是讓購買Nvidia服務器的客戶注冊Nvidia企業服務，該服務每年以每GPU 4,500美元的價格出售。

Nvidia將與微軟、Hugging Face等AI公司合作，以確保他們的AI模型能夠在所有兼容的Nvidia芯片上運行。然后，開發人員可以使用NIM，在自己的服務器或基于云的Nvidia服務器上高效地運行模型，而無需經歷復雜的配置過程。

Nvidia的企業副總裁Manuvir Das解釋說，將NIM集成到他們的代碼中非常簡單，只需將一行代碼指向Nvidia推理微服務，而不是OpenAI的服務。

此外，Nvidia強調該軟件還將有助于在配備GPU的筆記本電腦上運行AI，而不是僅在云服務器上運行AI任務。