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在NVIDIA的2024 GTC大會上，「最強AI晶片」Blackwell B200 GPU的高調發表，已不單單是穩固NVIDIA在晶片領域的王者地位，更是讓業內人士高呼：摩爾定律已經要被黃氏定律取代了。
黃仁勳介紹了運行AI模型的新一代晶片和軟體。他表示，新一代的B200 GPU擁有2080億個電晶體，可以提供高達20 petaflops的FP4性能。相比之下，H100僅為4 petaflops。
此外，將兩個B200 GPU與單個Grace CPU 結合在一起的 GB200，可以為LLM推理工作負載提供30倍的性能，並且顯著提高效率。
黃仁勳還強調稱：與H100相比，GB200的成本和能耗降低了25倍！
關於市場近期頗為關注的能源消耗問題，B200 GPU也交出了最新的答卷。
黃仁勳表示，先前訓練一個1.8 兆參數模型，需要8000 個 Hopper GPU 並消耗15 MW電力。但如今，2000 個 Blackwell GPU就可以實現這一目標，耗電量僅為4MW。
在擁有1750億參數的GPT-3大型語言模型基準測試中，GB200的性能是H100的7倍，訓練速度是H100的4倍。
值得一提的是，B200 GPU的重要進步之一，是採用了第二代Transformer引擎。
它透過對每個神經元使用4位元（20 petaflops FP4）而不是8位元，直接將運算能力、頻寬和模型參數規模增了一倍。
而只有當這些大量的GPU連接在一起時，第二個重要差別才會顯現，那就是新一代NVLink交換機可以讓576個GPU相互通訊，雙向頻寬高達1.8TB/秒。
而這就需要NVIDIA建構一個全新的網路交換晶片，其中包括500億個電晶體和一些自己的內建運算：擁有3.6 teraflops FP8處理能力。
在此之前，僅16個GPU組成的叢集，就會耗費60%的時間用於相互通訊，只有40%的時間能用於實際計算。
最強AI晶片宣告「黃式定律」的時代
一石激起千層浪，「最強AI晶片」的推出讓網友紛紛讚歎。
其中NVIDIA高級科學家Jim Fan直呼：Blackwell新王誕生，新的摩爾定律已經應運而生。
重點是：
- DGX Grace-Blackwell GB200：單個機架的運算能力超過1 Exaflop。
- 黃仁勳交付給OpenAI的第一台DGX是0.17 Petaflops。
- GPT-4的1.8T參數可在2000個Blackwell上完成90天的訓練。
還有網友感嘆：1000倍成就達成！
「Blackwell象徵著在短短8年內，NVIDIA AI 晶片的運算能力實現了提升1000倍的歷史性成就。」
「2016 年，『Pascal』晶片的運算能力僅為19 teraflops，而今天Blackwell的運算能力已經達到了 20000 teraflops。」
什麼是黃式定律？
過去，NVIDIA公司首席科學家比爾·戴利（Bill Dally）在一篇文章中曾經說，NVIDIA對下一代技術的態度是圍繞「黃氏定律」展開的。
所謂「黃氏定律（Huang's Law）」的由來，NVIDIA聲稱並非他們自己發明的，這一術語源自 IEEE Spectrum 的一篇報導，後來被多家媒體所熟知。NVIDIA最近在其產品中實施的概念確實很有趣，它可能是打開行業未來之門的鑰匙。
NVIDIA在過去十年中見證了運算晶片性能驚人的 1000 倍增長。按照書本上的說法，如果採用摩爾定律，這樣的提升是不可能實現的，而製程的縮減也不會對這一數字產生任何影響。
NVIDIA在文內提到，在整個 10 年期間，公司從 28 奈米製程轉換到 5 奈米製程，性能僅提高了 2.5 倍。這違背了摩爾定律，即晶片每「縮小」一次，性能就會同比提高 2 倍。
當時達利表示，NVIDIA的未來取決於「黃氏定律」，而「黃氏定律」會帶來一些行業進步的機會。
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