海外TMT行业英伟达GTC+2024大会点评：Blackwell平台实现AI性能跃升，软硬协同助力英伟达转型AI全链条平台-240320-光大证券-12页_785kb

报告摘要

英伟达GTC 2024大会总结：Blackwell平台驱动AI转型

核心观点

英伟达GTC 2024大会重点展示了其全新Blackwell芯片架构，宣布从芯片销售转向算力硬件系统和AI平台服务，推动公司向类“苹果/微软”的软硬件平台商转型。Blackwell新架构通过多芯片封装、Transformer引擎升级和高性能互联传输，实现计算性能、能效和集群算力的大幅提升，同时软件生态建设加速，有望引领AI产业链全面繁荣。

一、Blackwell架构突破：软硬协同实现AI性能跃升

硬件迭代关键点
- 双芯片设计融合：采用台积电4NP制程与多芯片封装技术，将两颗GPU以10TB/s速率整合，晶体管数量从H100的800亿提升至2080亿，处理能力显著增强。
- 新一代Transformer引擎：支持FP4精度AI推理，性能和效率翻倍，同时维持高精度，适用于混合专家模型。
- 高速互联升级：第五代NVLink带宽达18TB/s，NVLinkSwitch支持576颗GPU集群互联，X800系列交换机端到端吞吐量800Gb/s，广泛应用于超大规模算力集群中。
新硬件产品矩阵
- B200 GPU：基于Blackwell架构，FP4精度算力达20PFLOPS，内存达192GB，2024年下半年上市。
- GB200超算芯片：集成2颗Blackwell和1颗Grace CPU，算力提升5倍至40PFLOPS。
- GB200-NVL72超级计算机：72颗Blackwell芯片+36颗CPU集群，推理性能较H100提升30倍，训练提升至4倍。
- DGX SuperPOD解决方案：8套DGX GB200系统集成576颗GPU，提供一站式AI算力服务。
低功耗与安全特性增强
- 内嵌解压和支持900GB/s数据传输引擎。
- 引入RAS纠错和加密技术，保障AI训练稳定性和数据安全。

二、软件生态升级：从芯片商向平台提供商转型

NIM推理工具链
- 整合数十个AI模型微服务，覆盖从应用开发到硬件优化全流程。
- 支持主流开源与私有模型部署，助力企业快速接入生成式AI。
NeMoRetriever大模型开发平台
- 帮助企业基于行业基础模型训练专属AI助手。
- 已在半导体（光刻算法cuLitho）、医疗（基因分析）等领域落地。
机器人与自动驾驶前沿应用
- 发布机器人基础大模型Project GR00T与Jetson Thor芯片，推动AI+机器人普及。
- 自动驾驶芯片升级至Blackwell架构，与比亚迪等车企合作推进下一代智能车。