英伟达放大招：超级芯片GH200含2000亿个晶体管！

作为AI芯片和计算系统的主要供应商，英伟达已跃升为全球市值最高的上市半导体公司。近日英伟达CEO在COMPUTEX大会上更是接连甩出了多项重磅新品，包括GH200超级芯片、大内存生成式AI超级计算机DGX GH200……

GH200超级芯片

其中，Grace Hopper超级芯片GH200已经全面投产。这些芯片是英伟达新推出的DGX GH200人工智能超级计算平台和 MGX 系统的核心组件，它们专为处理海量的生成型人工智能任务而设计。

GH200是英伟达开发的基于Arm架构的CPU+GPU集成方案，它将72核的Grace CPU、Hopper GPU、96GB 的HBM3和512 GB的LPDDR5X集成在同一个封装中，共有2000亿个晶体管。这种组合提供了CPU和GPU之间惊人的数据带宽，高达1TB /s，为某些内存受限的工作负载提供了巨大的优势。

图源：英伟达

DGX GH200超级计算机

DGX GH200人工智能超级计算机则集成了英伟达最先进加速计算和网络技术。

这款超算专为大规模生成式AI的负载所设计，由256块GH200超级芯片组成，拥有1 exaflop超凡AI性能、144TB内存（是英伟达目前DGX A100系统的近500倍）、150英里光纤、2000多个风扇。

预计DGX GH200将于今年年底投入问世，英伟达暂未公布价格，而谷歌云、Meta与微软将是首批用户。

同时，英伟达也正在打造自家基于DGX GH200的大型AI超级计算机NVIDIA Helios，以支持其研究和开发团队的工作。其中采用4个DGX GH200系统、1024颗Grace Hopper超级芯片，每个都将与英伟达Quantum-2 InfiniBand网络连接，带宽高达400Gb/s，将于今年年底上线。

图源：英伟达

CPU成本、功耗、处理数据量不如GPU

在本次大会上，英伟达CEO还以数据中心成本架构比较，直言以GPU建置的数据中心将远低于 CPU，强调买越多、省越多 (The more you buy, the more you save.)。

英伟达CEO指出，尽管CPU过去几年指令周期不断提升，但进入AI时代后，以CPU为运算基础的时代已经结束，现在大型语言模型 (LLM) 需要更新的解决方案。

假设建置数据中心预算为 1000万美元，可以选择建置1座搭载 960颗CPU、功耗达 11GW 的数据中心，抑或是选择建置 1 座有 48 颗 GPU、功耗仅需 3.2GW 的数据中心，且 LLM 数据处理量是 CPU 的 44 倍。

若以处理同样数据量的大型语言模型 (LLM) 来看，可以选择斥资 1000 万美元，建置 1 座搭载 960 颗 CPU、功耗达 11GW 的数据中心，抑或是选择只花费 40 万美元，建置 1 台需要 2 颗 GPU、功耗仅需 0.13GW 的数据中心。

5月25日，英伟达公布了明显高于华尔街预期的季度营收预测，此后该公司股价在一天内飙升24%。季度报告表明，营收的上涨主要受惠于云计算平台和大型科技公司对GPU芯片的需求。

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