NVIDIA Blackwell GB200 参数与架构解析

概述Blackwell 架构面向超大规模 AI 训练与高性能推理。GB200 由 Grace CPU 与两颗增强版 B200 GPU 组成，提供显著的带宽与算力提升，适用于万亿参数模型的训练/推理集群。关键参数（已验证）制程：台积电 4NP（定制 4nm）（来源）晶体管：B200 约 2080 亿（双 Chiplet，每颗约 1040 亿）（来源）显存：B200 封装合计 192 GB HBM3E，4096-bit 总线（来源）互联：第五代 NVLink；NVLink 域可连接至 576 GPU，总带宽 > 1 PB/s，聚合高速显存约 240 TB（来源）推理/训练：厂商宣称 FP4 推理对超大模型可达 30×；FP8 训练达 4×（来源）说明：倍数提升为官方/生态伙伴宣称值，受模型规模、算子实现与网络拓扑影响较大，应以目标工作负载的实测为准。架构要点双 Chiplet 通过定制 10 TB/s 互连维持高速一致性，降低跨芯片访问开销（来源）第二代 Transformer Engine（FP4/FP8 微缩格式）提升大模型吞吐与能效（来源）NVLink/NVSwitch 7.2T 组成的域内互联，支持大规模张量并行/流水并行（来源）部署建议训练：优先 GB200 NVL72 等机架级方案，结合张量并行与模型并行布置，确保 NVLink 域内通信饱和。推理：FP4/INT4 需关注精度保持策略，建议开启微缩格式的误差补偿并按业务指标评估。存储与带宽：配合 800G 网络与高速分布式存储，避免数据供给成为瓶颈。参考与链接（验证来源）TechPowerUp 黑白双 Chiplet、HBM3E 容量与互连细节（https://www.techpowerup.com/320542/unwrapping-the-nvidia-b200-and-gb200-ai-gpu-announcements）Hyperstack GB200/NVL72、TOPS/带宽与规模描述（https://www.hyperstack.cloud/nvidia-blackwell-gb200）CudoCompute Blackwell 概述与 GB200 生态（https://www.cudocompute.com/blog/nvidias-blackwell-architecture-breaking-down-the-b100-b200-and-gb200）ServerSimply 互联、功耗与 NVSwitch 信息（https://www.serversimply.com/blog/blackwell-b200-and-hopper-h200）