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[科技知识]怎么看英伟达3月19日刚发布的那个恐怖的Gpu芯片，现在个人的感觉跟当年F22出来的时候一样糟糕? |
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往前推四年甚至三年，“国产AI芯片在大模型训练端实用化”这种事情也就只能在梦里想一想。而三年后的今天，包括我司在内的国内互联网大厂真的在采购昇腾910B，而且真的通过了收敛性测试。现在这种当年做梦都不敢想的事情都成真了，你居然还能感觉糟糕？ |
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他要是发布个能装进笔记本里面，用电池续航八小时运行私有GPT-4的芯片，那才是我们商量如何用八个昇腾怼一片英伟达的F22时代。 现在这才到哪儿啊，FP4速度都拿来上PPT了。 |
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大哥你没事吧，去年美团大刀砍到消费端禁售4090的时候你不破防，英伟达出个新gpu你就破防了，上个月外媒都知道国内大厂集体转向华为昇腾了，结果这边无论是神还是兔都天天觉得鳖输了鳖完了。。。 |
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说句戳某些人肺管的话，数码圈这么多年了，到现在还是看发布会PPT写什么就信什么，就基本白混了。 只是因为英伟达是家美国公司，所以有些人无条件相信了而已。 数码圈发布会CPU显卡这些在PPT上所谓提升的数据一般都很亮眼，大部分是三种情况: 一是实验室在他们的特定环境和条件下跑了很多轮，取最好的数据来对比，你不能说他造假，因为人家实验室真的跑出来过，但是到了用户手里真实体验通常都要打折扣，像最明显的苹果三秒男，分数高没持久。 二是专门找上一代对比这一代特别弱的项目来做不对称对比，这样可以把数据拉得很高，看似性能提高很多，其实只是一方面，老黄家自己就有例子。 三是利用堆料，以设计面积、散热、耗能来换性能提升，但PPT着重提性能，代价这些少说或一闪而过。 在制程没有得到大的提升之前，单靠设计提高毕竟是有瓶颈的，像英特尔14nm++++++，设计再优秀，也顶不住AMD的制程优势。 实际上这次老黄发布的产品有升级，有堆料，但并没有达到整体性能比之前提升几十倍的幅度，但无碍PPT和新闻数据好看，只是这个数据带有误导性。 |
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我经历过2020年9月15日，那会儿更绝望——整个知乎都寂寥无声，连平时黑华为黑的起劲儿的几个都默不作声。 当时没人认为2023就能拿出7nm，最乐观的也就是认为有个14nm的天玑800u水平的芯片差不多得了，结果拿出的7nm的9000s可以说各方面都能达到9000的水平，而且是全套自研核心。这比我当初最乐观的估计都要好一点。 所以我并不觉得很糟糕——起码我们已经有7nm、升腾910B，和即将发布（可能下半年或者明年）的升腾920。如果真用参照来说的话，910B起码是J10对F22，而不是J8对F22。 没有必要被奇怪的绝望所打垮，况且B200这个水平的芯片距离7nm并不遥远：7nm的晶体管密度是100亿/cm2，5nm是150亿，3nm是180亿，2nm（传言）是200亿。相比之下14nm只有30亿，所以7nm到2nm的差距还没有14nm到7nm的差距大。 差距大是正常的，但完全没有你说的那种差距，而且这种差距主要是过去的混乱影响了华为的研发节奏。目前节奏已经正常，那么接下来追赶的速度会非常的快。 不用着急，一年的时间差并不会带来碾压级别的胜败，SORA就算出一亿个短视频，也并不会造成生产力的代差。 |
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我反而看到的是好消息。 我一直有一个观点， 当对手开始往大里做的时候， 中国就不怕了... ... x86怎么干死小型机的（现在又开始用ARM替代x86了）？ |
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是因为单台x86比Power小型机性能更先进吗？ 不，是因为可以做的更大，大，大大大，无限大... ... |
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中国是缺电还是缺机房？ |
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NVIDIA的芯片本身真的没什么可怕的，就这一个Blackwell带来的震撼甚至还没有去年GH200带来的震撼大... B100/B200主要是通过先进封来胶水芯片来达到巨大提升，制程都没换，2年前的H100是N4，现在仍然是N4。Blackwell也并不是什么革命性的，秒天秒地的架构，这也恰恰说明了制程的进步放缓了，单说半导体工艺其实是更好追上了才是。 老黄都说了，他的竞争对手就算是白送客户芯片，他也不认为会对NV造成威胁，这也说明瓶颈不在芯片。NVIDIA的最大护城河是CUDA而不是芯片本身，如果各家真的无视版权，直接通过反编译的方式直接“偷走”CUDA，那才是老黄最慌的事情... |
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工科工程上的问题没什么绝望的。真正让我绝望的是远程养殖技术。这种文科性的，我是真感觉绝望。 |
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你太悲观了， 相比2020年9月芯片禁令， 我以为中国能重新生产7nm芯片至少要5-10年， 当年我还真的怕华为撑不了这么久，倒闭了不太好，特地买了一款麒麟710A的畅享50手机来支持它。国产芯片还有希望吗？ 自从用了麒麟710A，我就相信中国的芯片战不会输了，至少立于不败之地了。 结果2023年9月华为mate60就发布了， 奶奶的，除去手机生产设计，只算芯片的话才2年半时间，太不像话了。 现在中国已经能生产5nm芯片了， 这个NV的芯片是4nm， 又不是用于手机这种面积受限的地方， 制程差距可以无视，无非就是堆料嘛， 今年没想着堆料的话，明后年总可以堆料的。 芯片之战结果已经确定了，我们不必太关注它了，相信过不了几年，知乎上会出现大量的此类话题： 西方集体放弃造芯片，中国是不是被骗了？ |
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恰恰相反，昨天发布这款gpu反而是这些年里预期最差的一代旗舰品。就是hbm和封装的改进，在算力上你看看fp32进步多少了？老黄都拿fp4算力来和fp16对比了，这算数据造假吗？ fp32到fp4可不应该是8倍的提升，应该是8的三次方以上提升。 没有黑科技，行百里者半九十，nv卡已经明显增长乏力了。 这个图是前两年NVIDIA首席架构师Bill Dally的报告，过去十年(2012 - 2022) 先进制程从28nm到5nm，给算力贡献只有2.5倍，不出意外的摩尔定律已经很拉胯了，而最主要贡献（200倍)是数据精度降低和npu化，这两点国内真不虚nv； 可预见未来nv会向npu和更低精度数据继续狂奔，这也会给cuda生态带来更大的割裂，因为cuda是为cuda core编程用的不是给tensor core用的， cuda软件生态要兼容越来越npu化的tensor core这是个历史包袱 |
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这Gpu一发布，整个简中平台沸腾了，无数恨国党因此认定了中国药丸。 唉，一个芯片而已。又不是没有替代品。当年原子弹都是靠算盘算出来的，恨国党们至于把一个芯片当做自己精神世界的支柱吗？ 无论是星舰还是芯片，本来都是美国的领先领域，而且原先是几十年的领先幅度，现在怎么看也是让我们大幅拉近了，而且有了堪用的替代品。于是一点不大的领先，就成了恨国党的兴奋剂。 这么脆弱的心态。 |
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还得是知乎啊，“每日三省吾身”。 每次刷知乎都能帮我找到去实验室继续搬砖的动力。唯一的美中不足，如果各位可以在帮中国反思之余干点正事就更好了。 说起来华为提供给我们的 910B 测试平台到货了，现在在与华为方面一起尝试迁移现有代码。所以说，相比于现在，还是当年更可怕。2020 年时的我们是万万想不到能在四年后用上国产的计算芯片的。 华为的兄弟们排期也挺紧的，整体上还是供不应求。制裁前要靠海思，制裁后还是要靠海思，实在是有点令人难过。我们有华为固然很好，但我们拥有的“华为”类企业数量还是太少了。 |
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看到一些高赞或是阴阳怪气或是嘲讽药丸，我真是又好气又好笑。 到现在才意识到半导体产业对AI、科研乃至全社会的巨大作用，未免太后知后觉了吧…… 更进一步说，这些人对行业发展现状有基础的了解吗？ 美国主动对中国发起科技战，越来越多的关键企业和战略行业进入实体清单，这些人嘲讽药丸； 美国收紧制裁切断先进制程代工，华为海思的麒麟芯片一度陷入难产，这些人嘲讽药丸； 美国将高端计算卡对整个中国禁售，试图通过试图通过卡住先进算力的方式打击中国的科技研发，这些人还是嘲讽药丸； 可是现如今是什么情况？ 麒麟9000s横空出世，搭载自研CPU/GPU内核，出货量早已经突破千万； 英伟达自家的财报和沟通会中，将华为海思列为“最强竞争对手”； 华为海思的昇腾系列AI计算卡已经在大规模出货，几乎所有一二线互联网大厂都有采购； 下游大量企业已经全面动员起来，与海思驻场人员通力协作，完成昇腾生态下大量算子的重构； 知乎上还有从业者现身说法，本来采购昇腾还需要向上头解释理由，现在反而要担心昇腾能不能按时交货且不要涨价； 这些在业内基本上都已经是人尽皆知，一些知名外媒甚至还有专题报道，连国内某巨头下单昇腾910系列的数额都爆出来了……（虽然具体信息未必准确） |
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更有甚者，英伟达紧急搞出来应对制裁的阉割产品，如今也遭到了普遍性的冷遇甚至滞销。 不过说实话，如果说国内大客户“看不上”英伟达性能降级的产品，这倒也未必。 英伟达最新一波产品是卡着制裁的上限走，虽然是少了一些关键功能，但整体性能也还算过得去。 但说到底，性能阉割只是一方面。 关键问题在于，你美这么搞，后续还能不能稳定交货？性能还能不能升级？基于英伟达算力的业务还能不能顺利开展？ 业务连续性和长期性能升级，这些才是国内大厂担忧的重点。 所以说，昇腾AI计算卡大规模出货，美国制裁的效果越来越微弱，甚至逐渐起到反作用。 美国断供高性能AI芯片的所谓“制裁”，既伤害英伟达苦心栽培多年的CUDA生态，更是白白把市场让给海思昇腾。 某些人天天复读“A4纸破坏营商环境”，现在看来，美国政府的A4纸的确严重破坏了英伟达对中国的算力出口。 美国商务部长表示正在尽全力阻止中国获得其想要用来训练本国人工智能模型的算力，这会带来哪些影响？1047 赞同 · 69 评论回答 |
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趋势已经如此明显，知乎上某些人还搁这复读“昇腾没人用”、“制程被卡死”，这是在搞笑吗？ Mate60/Mate X5出货量早已突破千万，某些人还搁这复读“库存芯片”、，这是在扮丑吗？ 还有些人，在麒麟9000s量产前不相信其存在，在麒麟9000s量产后怀疑是“美国人批准生产”，如今甚至还担忧“未来国内一套海外一套重走苏联老路”，我是真觉得无药可救。 且不说中国的芯片半导体必将反攻全球，我退一万步说，就算只考虑国内市场，到底是全部由美国半导体倾销好还是自主产业链占据国内市场好？ 至于英伟达最新发布的GPU产品，其实更没啥好说的。 不论制程还是设计，其实都没有太大的突破，倒是先进封装有点看头。 硬要说这玩意有啥标志性意义，那可能反而说明先进制程发展越来越难，对我们来说更容易追赶了，笑~ 话说这也不是英伟达第一次发布所谓“核弹级GPU”，更不是第一次被热议，也不是第一次引发一篇嘲讽药丸的浪潮。 一年前就有类似的例子，当时我是这么说的： 短期内的发展困境，与国内半导体产业链长期前景乐观并不矛盾。 甚至恰好相反，我不止一次强调过：美国丧心病狂的实体清单，短期内确实对国内相关产业造成了不小打击，但长期看却为国产替代提供了至关重要的市场空间。 我就说最简单的一点吧，要用发展的眼光看问题。英伟达目前的成就确实很强，但海思AI芯片能冲到世界一流水平，未来难道就做不到？ 我个人认为，未来国内半导体产业链逐步发展壮大后，国内外从芯片到生态可能在逐步会形成两套系统。半导体产业链的竞争是长跑，没必要急于一时。 英伟达 GTC 大会发布「核弹级」GPU，将为 AI 发展带来哪些助力？?www.zhihu.com/question/591133606/answer/2949444247?utm_psn=1754441372701224960https://www.zhihu.com/question/591133606/answer/2949444247?utm_psn=1754441372701224960 再往前，2021年或者2022年，类似的话我在知乎一遍遍重复： 美国丧心病狂的实体清单，短期内确实对国内相关产业造成了不小打击，但长期看却为国产替代提供了至关重要的市场空间。 只要我们不被“速胜论”和“亡国论”蒙蔽双眼，只要不被短期困难压垮意志，最终的胜利必将属于我们！ 现在回过头看，前后不过数年光景，产业就已经出现巨大变化。 再联想华为被切断先进制程代工后，余大嘴“向下扎到根，向上捅破天”的豪言壮语。 |
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华为深度参与半导体产业的种种努力，注定载入史册！ 中芯国际、长江存储等等国内半导体产业链的龙头企业，在短短数年内实现了历史性的大跨越，同样是极其难得。 知乎某些壬还在各种冷嘲热讽，孜孜不倦的复读“且听龙吟”等等流行梗。 既然如此，那我就“沸腾”一把： 自主的7nm制程并不是终点，DUV靠多重曝光能做出5nm，未来还会进一步提升。 光刻机虽然难，但说到底也只是人类制造的技术设备。 在涉及生死存亡的需求催动下，在下游庞大市场的喂养下，技术迭代速度比某些壬预想的快的多。 事实上，不仅现在已经有国产光刻机在线上跑，华为以及国内一众企业更已经投身EUV相关技术研发。 在无可阻挡的历史洪流面前，某些跳梁小丑的行为，正应了古人一句话： 蚍蜉撼大树，可笑不自量。 |
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作为一个答主，你真买不到F22，这辈子都买不到，永远买不到F22；但是你真的可以买到英伟达显卡。别说禁运巴拉巴拉，民用装置设备，是可以人肉背回来的。 |
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题主你这个F22的比喻能让我笑一天啊，哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈。 F22空战唯一战绩：2023年2月5日击落中国民用气象气球一只。 哈哈哈哈哈哈哈哈，让我再笑一会…… 真的，题主你太大惊小怪了。 不要被参数吓到啊。 在芯片基础原理没有大的变化的情况下，所有的参数提升本质上都是微调和堆料。 你把GPU简化为一堆堆计算芯片加传输通道。 你就会发现，在既不限制发热，又不限制功率，还不限制体积，也不用过于迁就售价的前提下，搞个更大参数的GPU其实就是把原来多个GPU之间的路拓宽，然后放到一块封装里。 Blackwell架构实际上比较难的地方，还是台积电的4NP制程工艺。 这样问题就回到以往一样的地方了，等国产EUV光刻机吧。 其他方面真的没啥神秘感的。 大参数基本是等于在搞铁锁连舟，属于基础技术有了之后的堆料微调整，有啥好恐怖的？ |
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F22一发炮弹打过来是会死人的 GPU还没落地应用就天塌下来 怎么，GPU可以帮你刷信用卡还是帮你上班？ 吹完星链吹元宇宙，吹完又吹比特币，现在又吹gpu 炒概念时群狗起舞，谈落地时做鸟兽散。 这不是第一次，也不会是最后一次。 |
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F22生产线都没了，还搁着吹。F22首飞的时候是美国的巅峰，你这么诅咒英伟达要扣工资 |
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2019年华为发布领先英伟达的AI芯片时，如果你们没有感觉兴奋，那么现在就不应该感觉糟糕；如果当时你们对华为冷嘲热讽，现在也不应该感到糟糕。 |
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有四个时间点，请大家记住 1997年9月7日F22首飞 2005年12月15日F22形成作战能力开始服役 2011年1月11日J-20首飞 2017年3月9日央视宣布J-20正式服役 中国的国防压力最大，中国最危险的时候 是06-10这5年 这是中国的至暗时刻，中国的军事爱好者和爱国者们最绝望的时候 大多数老百姓可能浑然不觉，但是那时候是真着急，也是真危险。 尤其是当10年部署在冲绳，11年部署在日本嘉手纳基地的时候，崩溃的思潮来的猝不及防。 在海上和空中绞死和封锁中国的巨网再次形成。 然后就是美国国防部长访华和歼20首飞 我们的心放下了，我们知道了有了j-20的出现，即使F-22数量再多，部署再广，未来3-5年后美国将再也没有办法对中国实现制空权制霸。 而本次老黄英伟达的GPU发布，你可以看作12年的钓鱼岛危机和《美日安保条约》国防授权法修正案的签订。 还是担心，但是不再绝望 不超过五年，一切屈辱和不公都会烟消云散。 一切对中国的封锁，都会成为可笑的笑话。 欢迎各位在五年后的今天来打脸或者挖坟 |
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相比上代产品核心就是一个胶水芯片*2+拉频率+25%die的面积提升+软件优化。 50游戏旗舰显存依旧24G，相比4090提升40%，正常提升吧。 我承认确实是因为国内大部分券商媒体为了炒作吹的太严重了。 推理性能3*2（FP4）×2.5=15，提升15倍。 |
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还好吧。。。 综合功耗、制程来看，感觉和H100没有太明显的进步 H100是吃足了制程的红利，B100马上又来个二合一，1000w是什么概念，和你家1.5p空调差不多的样子。 然后使劲吹int8/fp8性能，转头又把fp64砍的一刀不剩 什么鬼嘛，真的是水军666 |
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我劝你还是且听龙吟吧， 以前落后我们会知耻而后勇。 现在落后我们只会唱遥遥领先。 |
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仔细看就不会觉得恐怖了，今年发布的Blackwell明白无误的告诉大家摩尔定律不在神奇了，之前NVIDIA的可扩展的GPU架构搭配摩尔定律可谓摧枯拉朽，让大家难以望其项背；而现在NVIDIA发布会对于芯片本身特性基本一笔带过，而重点都在DGX系统上，也就是芯片内部依靠摩尔定律扩展基本到头，后面扩展主要靠芯片间互联来完成了。另一个就是这种算力的提升并没有宣传中那么夸张，像NVIDIA展示的8年里AI算力提升了1000X，主要靠的是数据精度，从最开始高性能计算的FP64，FP32，FP16，到FP8，FP4。 |
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实际相比上一代只有2.5倍提升。 而对于芯片间互联，分成两类： 一类是D2D,也就是通过interposer实现die之间互联，这种一般是高速并行接口，可以提供TB级别的带宽，主流技术有TSMC的CoWoS，Intel的EMIB等，今天发布的Blackwell就是采用D2D将两颗die互联封装，可以提供10TB/s的带宽。 |
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另一类就是NVLink为代表的芯片间互联，业界推出的就是UCIe标准。Blackwell已经演进到第五代了，搭配NVLink Switch芯片，可以提供7.2TB/s总带宽，支持GPU进行纵向扩展。 |
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当然，还有一类是采用Infiniband和Ethernet进行横向扩展，这些一起组成了NVIDIA的DGX系统。 总而言之，现在对于NVIDIA的竞争者，工艺不再是问题，比拼的重点在互联，不管是die内互联，还是片间互联，甚至网络互连，如何组成更高带宽的系统才是关键。 |
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坏消息：老美的血条太厚了 好消息：看见老美血条了 老中一直看不到老美血条的 这几年能看见了 这不是好事吗 意味着漫长的剧情即将完结 从贸易战的时候，就开始播放boss战过场动画 到了2023年，我们终于看完了过场，能看到boss血条了 接下来就是看谁技高一筹 |
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它4nm，我们有7nm，抛开传闻中的5nm，就以去年麒麟9000s的水平算。 它用一块，我用十块顶上行不行？又不是3年前，你是摩托车，我是自行车那样。现在对方换代轿车，我攒出拖拉机，虽然慢点，但架不住量大管饱啊。 都有芯片了，最后比拼的反而是能源，说白了就是发电量，不巧，中国最不怕的就是比发电量，而且风电光伏规模全球第一，生产力全球第一。就算英伟达有天顶星科技，它能耗比比我们高十倍，我们拿电顶上去不就得了。 反正那么多风车光伏板搁那闲着。 |
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严格意义上这东西不是gpu，叫pcie卡更合适。 话说这东西有图形性能吗？ |
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从鸦片战争到今天，过去几十上百年，中国在各个领域都和外国有着巨大的差距，这个差距之大，比你今天看到的GPU差距要大的多。而且那些差距直接影响着人民的衣食住行。如果中国科研工作者、领导人在过去几十年都像题主一样，只会恐惧、无力、绝望、反思，那今天的你就不是在知乎上反思了。 另外，如果中国看到这个要觉得恐怖，无力，绝望，需要深刻反思，那么另外一百多个国家为啥不去死呢？ |
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当我国半只脚踏入高科技行业后，就发现鼓吹的人力优势和低工资优势没用。 芯片行业，是一个发达国家人才比我国多，资本比我国发达，工资都比我国高的行业。美国有中印欧美的人才可以用。而中国的芯片产业工资低了还要面临外国同行的挖角。外国企业已经完成产业的建设，卖出的产品净利润能达到20%。我国从零开发，真正的人才还要面临不准时发工资，随意加班的问题。 说到底，高科技行业，不怕500个臭皮匠。只要有那一个诸葛亮，就能抵十万民工。正如电影《横空出世》所描述的那样。 Jim Keller这个芯片架构大师，苹果A4和A5处理器开创了苹果智能手机CPU性能霸主之位，AMD K8、Zen架构带领AMD两度上演逆袭大戏。生涯证明了跳哪个公司，哪个公司的芯片技术就突飞猛进。而我国的中芯国际还因为股东对股权激励太高不满意，上演宫斗大戏。在2021年，还出现会计（首席财务）高永岗执掌公司董事长的情况。 在一个高利润行业，竞争是非常大的。如果社会不为这种竞争烈度建设适合制度。生产关系制约生产力发展的魔咒又会如影随形。 |
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近日，备受瞩目的英伟达GTC大会再次“燃爆科技界”，皮衣侠客黄仁勋宣布：史上“最强”GPU将震撼问世。 |
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黄仁勋宣布 Blackwell GPU 时隔两年，英伟达官宣新一代Blackwell架构，定位直指“新工业革命的引擎” ，“把AI扩展到万亿参数”。 本届大会推出更为炸裂的“AI核弹”Blackwell架构、B200，以及集成了2个B200功能更强大的GB200系列，与H100相比，GB200的成本及能耗更是降低了25倍，这一创新之举无疑将AI算力推向了新的高峰。 黄仁勋的这一连串动作，不仅彰显了英伟达强大的研发实力，更预示着AI技术的未来将更加璀璨夺目。 众所周知，英伟达 CEO 黄仁勋的强大并非一蹴而就，而是在无数次挑战与磨砺中逐渐铸就。 但随着英伟达最新一代AI芯片Blackwell的发布，业界对于摩尔定律的讨论再次被推向了风口浪尖。 长久以来，摩尔定律作为半导体行业发展的黄金法则，引领着计算机技术的飞速进步；然而，随着晶体管体积缩小至临界点，摩尔定律似乎正在逐渐失去其神奇的光环。 由于，英伟达此次发布会的重点转移，也似乎预示着行业发展的重心正在从单一芯片的性能提升，转向多芯片协同、系统级优化的新路径。 回顾英伟达的发展历程，其可扩展的GPU架构曾经与摩尔定律相得益彰，共同创造了无数技术奇迹。 |
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图源：英伟达GTC大会无论是游戏领域的画面革新，还是AI领域的性能飙升，英伟达都以其卓越的技术实力，引领着行业的发展潮流；然而，随着摩尔定律的逐渐失效，单纯依赖芯片内部的晶体管数量增加来提升性能的方式，已经变得愈发困难。 另外，Blackwell的发布，正是这一趋势的明显体现。尽管英伟达在发布会上对于芯片本身的特性一笔带过，但我们可以从中窥见一些端倪；但相较于前代产品，Blackwell在性能和效率上都有了显著的提升，这样的提升已经不再是单纯依靠晶体管数量的增加来实现的。 相反的是，英伟达更加注重芯片的整体优化和生态系统的构建，通过提升芯片间的互联性能，来实现更高效的计算和通信。 “ 我们必须发明一些新技术，使之成为可能。”黄仁勋表示，英伟达近年来在人工智能芯片方面的探索从未停止。 尤其，这一转变的背后，是英伟达对于行业发展趋势的深刻洞察。在摩尔定律逐渐失效的背景下，单纯依靠芯片内部的性能提升已经无法满足日益增长的计算需求；因此，英伟达将重心转向了多芯片协同和系统级优化，通过提升芯片间的互联性能，来实现更高效的计算和通信。 不难看出，DGX系统的推出，正是英伟达这一战略的具体体现，DGX系统不仅提供了高度系统化且可扩展的平台，更通过优化芯片间的互联性能，实现了AI计算的高效协同。 近些年，众多企业始终在探寻一种“真正的互连”技术，这无疑是当前全产业链所面临的一大崭新挑战，其芯片间互联主要分为三类： |
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图源：英伟达GTC大会 第一类是D2D（Die-to-Die）互联，它通过interposer（中介层）实现芯片内die之间的互联。 这种互联方式一般是高速并行接口，能够提供TB级别的带宽，使得芯片间数据传输更加迅速。主流技术包括TSMC的CoWoS和Intel的EMIB等。 英伟达发布的Blackwell就采用了D2D技术将两颗die互联封装，从而提供了高达10TB/s的带宽。在这一技术中，Chiplet的作用尤为突出；通过将多个Chiplet集成在一起，可以实现更高的性能、更低的功耗和更灵活的设计。 另一类则是以NVLink为代表的芯片间互联技术，NVLink是一种高性能、低延迟的芯片间互联解决方案，主要用于GPU和CPU之间的连接。 |
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图源：英伟达GTC大会它通过提供高速、直接的数据通道，显著提升了数据传输效率和计算性能。 随着技术的不断发展，业界推出了UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）标准，这也是一种开放的芯片间互联标准，旨在推动Chiplet技术的广泛应用和发展。 其中，Blackwell已经演进到第五代，其搭配NVLink Switch芯片，可以提供7.2TB/s的总带宽，支持GPU进行纵向扩展，从而满足更大规模的计算需求。 此外，还有一类是采用Infiniband和Ethernet进行横向扩展的技术，Infiniband和Ethernet是两种不同的网络技术，它们在芯片间互联中也发挥着重要作用。 |
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图源：英伟达GTC大会Infiniband通常用于高性能计算中服务器之间的互连，而Ethernet则更多地应用于终端设备的互连。 这些技术通过提供不同的网络传输特性和优势，为NVIDIA的DGX系统提供了强大的横向扩展能力，使得系统能够处理更大规模的数据和计算任务。 综上所述，芯片间互联技术的发展和进步对于半导体行业具有非凡意义，正如“百卉千葩”的盛开。 或许，D2D、NVLink以及Infiniband和Ethernet等技术都在不同程度上推动了芯片间互联性能的提升，为整个行业的发展注入了新的活力。 同时，随着Chiplet技术的不断发展和应用，未来芯片间互联技术将有望实现更加高效、灵活和可靠的数据传输，为计算性能的提升和应用的创新提供有力支持。 由于篇幅受限，本次英伟达GTC大会就先介绍这么多...... 想了解更多半导体行业动态，请您持续关注我们。 奇普乐将在每周，不定时更新~ |
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最后的最后，借由约翰逊的一句名言： 伟大的作品不是靠力量，而是靠坚持来完成的。 愿每一位半导体从业者可以—— 竿头日进，同舟共济！ |
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一个商业上的东西 进步慢、成本高，贵得大企业都肉疼，都要找AMD买替代方案 这到底有什么可怕的…… |
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