从数据中心到AI工厂 英伟达CEO黄仁勋发布Hopper架构H100 GPU，开启AI计算新时代

在近期举行的英伟达GTC（GPU技术大会）上，公司创始人兼首席执行官黄仁勋发表主题演讲，核心信息直指未来计算范式：数据中心不应仅仅是存储和处理数据的场所，而应转型为“AI工厂”，大规模、高效率地“生产”人工智能这一关键生产力。为了赋能这一愿景，英伟达重磅发布了基于全新Hopper架构的旗舰数据中心GPU——H100，并围绕其构建了一套包括全新超级计算机和丰富软件工具在内的完整生态系统。

一、核心引擎：Hopper架构与H100 GPU

Hopper架构是英伟达继Ampere之后的又一次重大飞跃，以计算机科学先驱格蕾丝·赫珀的名字命名，旨在应对下一代AI和高性能计算（HPC）的严苛需求。H100 GPU作为其首款产品，汇聚了多项突破性技术：

1. 革命性的Transformer引擎：针对当前主导大规模AI模型的Transformer架构（如GPT系列、BERT等）进行了专门优化。它能动态识别并加速训练和推理过程中的关键计算（FP8精度），在保持模型精度的将大型语言模型的训练速度提升高达9倍。
2. NVLink互连技术升级：第四代NVLink提供了高达900GB/s的GPU间带宽，是上一代的1.5倍，使得多GPU系统能像单个巨型GPU一样高效协同工作，为万亿参数级别的超大模型训练铺平道路。
3. 领先的制程与性能：采用台积电4N工艺制造，集成了800亿个晶体管。其FP16、TF32和FP64计算性能相比前代A100实现了数倍提升，同时通过机密计算等新功能增强了安全性。

二、超级计算机：构建AI工厂的基石

为了让H100的强大算力得以充分发挥，英伟达推出了新一代AI超级计算机参考架构。其中最引人注目的是 “Eos”超级计算机。据称，Eos将成为全球最快的AI超算之一，搭载4608块H100 GPU，可提供高达18.4 Exaflops（百亿亿次）的AI计算性能。它将成为英伟达内部研究和开发尖端AI模型的“AI工厂”样板，展示了如何将海量GPU计算资源无缝整合，进行持续不断的AI创新与生产。

三、软件与生态系统：AI工厂的操作系统

硬件是躯干，软件则是灵魂。黄仁勋强调，将数据中心转变为AI工厂，离不开强大的软件栈：

1. NVIDIA AI Enterprise：这是一个端到端的云原生AI软件平台，包含了训练、推理、数据处理等全流程工具，并经过优化以在基于H100的系统上运行。它简化了AI的开发和部署，是企业构建私有AI工厂的“操作系统”。
2. CUDA与库的持续演进：CUDA平台及其丰富的库（如cuDNN、NCCL）同步更新，以充分发挥Hopper架构的新特性，为开发者和研究人员提供熟悉的编程模型和极致的性能。
3. Omniverse与数字孪生：英伟达的元宇宙平台Omniverse能够连接AI工厂与现实世界。通过在虚拟环境中创建物理精确的数字孪生，可以用于模拟、测试和优化从芯片设计到自动驾驶、再到物流仓库的几乎所有流程，让AI在投入现实前先在数字世界中“练兵”。

四、外围辅助设备：协同工作的关键

一个高效的工厂需要流畅的物料流转。在AI工厂中，数据就是“物料”。为此，英伟达也强化了其数据处理和网络设备：

• BlueField DPU（数据处理器）：承担起CPU的负载，专门处理网络、存储和安全任务，让CPU和GPU能更专注于计算本身，从而提升整个数据中心的效率和安全性，是AI工厂不可或缺的“数据调度中心”。
• Quantum InfiniBand 和 Spectrum Ethernet 网络：提供超低延迟、高带宽的网络连接，确保数据在成千上万个计算节点间高速流动，避免形成性能瓶颈。

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黄仁勋此次发布，远不止是推出一款新的GPU。他描绘了一幅清晰的蓝图：未来的数据中心将是 “AI工厂” ，H100 GPU 是其核心生产工具，新一代超级计算机 是其车间形态，而全套软件与DPU等外围设备 则是其自动化流水线和管理系统。这一整套解决方案旨在降低AI超级计算的复杂性和门槛，让各行各业都能建立自己的“AI工厂”，源源不断地从数据中提炼出智能，驱动科学研究、药物发现、自动驾驶、金融服务等领域的革命性进步。Hopper架构与H100的发布，标志着英伟达正在从一家GPU公司，全面转型为AI计算基础设施的构建者和AI时代的“工厂”供应商。