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身為目前最強的AI加速運算單元，Blackwell GPU不但具有強悍的效能，還可透過串接多組GPU方式構建「超大型GPU」，帶來更高的總體效能與吞吐量。
不同散熱與介面組態
NVIDIA推出了多種Blackwell GPU組態，包含整合8組GPU的HGX形式超級電腦，以及整合2組GPU搭配1組Grace CPU的GB200運算節點，而它們又可以彼此串連成為更大型的運算叢集。
- 延伸閱讀：
- GTC 24：Blackwell架構詳解（上），全新架構帶來5倍效能表現
- GTC 24：Blackwell架構詳解（下），看懂B100、B200、GB200、GB200 NVL72成員的糾結瓜葛（本文）
- GTC 2024春季場系列報導目錄
NVIDIA在GTC大會上主要推廣的型號為整合2組Blackwell GPU與1組Grace CPU的GB200 Superchip，NVIDIA推出的GB200 Superchip運算節點（Compute Node）則是將2組GB200 Superchip安置於1U高度的伺服器，並採用水冷散熱方案，能讓單組GB200 Superchip的TDP達到2700W，完全解放效能表現。
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此外NVIDIA也會推出採用SXG介面的B200與B100等GPU，且都能夠以8組GPU組成HGX B200或HGX B100伺服器，2者主要的差異在於B200的TDP最高可達1000W，而B100僅為800W。
NVIDIA超大規模與高效能運算副總裁暨總經理Ian Buck也在媒體訪談中補充說明，若將B200安置於伺服器並搭配水冷散熱方案，則可將TDP上調至1200W，進一步提高運算效能。
另一方面，在散熱與供電許可的範圍下，B200與B100 GPU能夠直接與現有H100 HGX或相容伺服器進行GPU替換（Drop-in Replace），提供更大的升級彈性並節省升級費用。
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（若下方表格無法完整顯示，請點選我看圖片版）
| GB200 Superchip規格表 | |
| 規格 | GB200 Superchip |
| 組態 | Grace CPU + 2 Blackwell GPU |
| FP4 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 20 / 40 PFLOPS |
| FP8/FP6 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 10 / 20 PFLOPS |
| INT8 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 10 / 20 PFLOPS |
| FP16/BF16 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 5 / 10 PFLOPS |
| FP32 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 2.5 / 5 PFLOPS |
| FP64 Tensor Core稠密運算效能 | 90 TFLOPS （0.09PFLOPS） |
| HBM記憶體架構 | HBM3e 8x2-sites |
| HBM記憶體容量 | 最大384 GB |
| HBM記憶體頻寬 | 最高16 TB/s |
| 處理器組態 | 72x Arm Neoverse V2核心 |
| 處理器L1快取記憶體 | 每核心64KB i-cache + 64KB d-cache |
| 處理器L2快取記憶體 | 每核心1MB |
| 處理器L3快取記憶體 | 114MB |
| LPDDR5X記憶體容量 | 最大480 GB |
| LPDDR5X記憶體頻寬 | 最高512 GB/s |
| 解壓縮引擎 | 有 |
| 影像解碼器 | 2x 7 NVDEC、2x 7 NVJPEG |
| Multi-Instance GPU（MIG）執行個體 | 2x 7 |
| 尺寸型式（Form factor） | Superchip模組 |
| NVLink版本 | NVLink v5 |
| NVLink頻寬（雙向） | 2x 1.8 TB/s |
| PCIe Gen 6頻寬（雙向） | 2x 256 GB/s |
| TDP | 最高2700W |
| 伺服器組態 | NVIDIA GB200 NVL72最高可達576 GPUs |
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| NVIDIA Blackwell HGX規格表 | ||
| 規格 | HGX B200 | HGX B100 |
| 組態 | 8x Blackwell GPU | |
| FP4 Tensor Cor運算效能 | 144 PFLOPS | 112 PFLOPS |
| FP8/FP6/INT8 Tensor Core運算效能 | 72 PFLOPS | 56 PFLOPS |
| 高速記憶體容量 | 最大1.5 TB | |
| 聚合記憶體頻寬 | 最高64 TB/s | |
| 聚合NVLink頻寬 | 14.4 TB/s | |
| 單一GPU規格 | ||
| TDP | 最高1000W | 最高800W |
| FP4 Tensor Cor運算效能 | 18 PFLOPS | 14 PFLOPS |
| FP8/FP6/INT8 Tensor Core運算效能 | 9 PFLOPS | 7 PFLOPS |
| FP16/BF16 Tensor Core運算效能 | 4.5 PFLOPS | 3.5 PFLOPS |
| FP32 Tensor Cor運算效能 | 2.2 PFLOPS | 1.8 PFLOPS |
| FP64 Tensor Cor運算效能 | 40 TFLOPS | 30 TFLOPS |
| GPU記憶體組態 | HBM3e | |
| GPU記憶體頻寬 | 最高8 TB/s | |
| 互連介面 | NVLink（1.8 TB/s）、PCIe Gen6（256 GB/s） | |
| 伺服器組態 | 8 GPU（NVIDIA HGX B100 夥伴與 NVIDIA認證系統） |
8 GPU（NVIDIA HGX B200 夥伴與 NVIDIA認證系統） |
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透過高速互連頻寬組成超大GPU
Blackwell GPU的另一大創新功能，就是能夠透過NVLink串聯最多576組Blackwell GPU，讓整個叢集猶如組成單一超大GPU，達到擴大運算效能、共享記憶體、執行規模更大模型的能力。
而NVIDIA也推出了GB200 NVL72伺服器，它的機櫃（Rack）具有18組GB200 Superchip運算節點以及9組NVLink交換器（每組交換器具有2組NVLink交換器晶片所），能在由72組GPU組成的NVL72網域叢集中，以130 TB/s的頻寬交換資料。而跨多台機櫃的GPU資料則會透過InfiniBand網路傳輸。
相對於Blackwell GPU晶片內部的2組裸晶透過頻寬高達10 TB/s的NV-HBI（NVIDIA High-Bandwidth Interface）晶片對晶片互連（Chip-to-Chip Interconnection）相連，多顆GPU之間則是透過第5代NVLink相連。它採用18通道（Link）的高速差分訊號對（High-Speed Differential Pair），能夠提供總共高達1.8 TB/s的雙向頻寬（即單向為900 GB/s），最高能支援576組GPU相連，遠高於前代的256組GPU。
第5代NVLink的頻遠遠高出PCIe Gen 5x16的14倍，其1小時的雙向傳輸量總合約為6.32 PB，大約等同於18年4K電影串流的資料量，或是11組Blackwell GPU之間的傳數量總合就與整個網際網路相當，對於執行大型AI模型的效能表現扮演重要角色。
（若下方表格無法完整顯示，請點選我看圖片版）
| NVIDIA GB200 NVL72規格表 | |
| 規格 | NVIDIA GB200 NVL72 |
| 組態 | 36x GB200 Superchip |
| FP4 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 720 / 1440 PFLOPS |
| FP8/FP6 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 360 / 720 PFLOPS |
| INT8 Tensor Core稠密/稀疏運算效能 | 360 / 720 PFLOPS |
| HBM記憶體架構 | HBM3e |
| HBM記憶體容量 | 最大13.5 TB |
| HBM記憶體頻寬 | 最高576 TB/s |
| 處理器組態 | 2592x Arm Neoverse V2核心 |
| 高速記憶體容量 | 最大30 TB |
| NVLink交換器 | 7x |
| NVLink頻寬（雙向） | 130 TB/s |
NVIDIA不但透過CUDA確立了AI運算軟體與框架的領先優勢，隨著Blackwell架構推出的第5代NVLink也支援串聯更多GPU，進而提供更龐大的運算能力以及記憶體總容量，讓競爭對手望塵莫及。
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