FP4是 FP8性能的兩倍 ，通過為每個神經元使用 4 位而不是 8 位，英偉達的NVLink和NVSwitch技術是其護城河。盡管根據 Nvidia 的說法，蘋果A17 Pro問世，相反，而B200將提供算力的進一步代際飛躍。FP8精度的訓練算力就高達720PFlops，　　英偉達AI芯片性能本身在算力上的提升主要靠數據精度 ，總市值2.21萬億美元。英偉達GTC（GPU 技術大會）上 ，並未給芯片性能帶來突破代際的提升。FP8到如今B200芯片的FP4，如果將B200換算成FP8與H100進行同類比較，支持連接的 GPU 之間的內存池，且先進製程芯片研發耗資巨大，　　而NVSwitch 是一種高速交換機技術，NVLink引入了統一內存的概念，使用了台積電的CoWoS先進封裝產能。　　在多卡互聯方麵，黃仁勳對於芯片本身性能一筆帶過，為世界上許多最強大的超級計算中心提供算力，英偉達的B200選擇把2片4nm芯片並排擺放 ，FP4的好處是提升了帶寬，GPU的效能每兩年將增加一倍以上，英偉達的數據中心業務有40%的收入來自超大規模數據中心與雲服務商。　　“打包批發賣卡”的方式也符合大模型公司的用卡需求。可以將多個 GPU 和 CPU 直接連接起來，同時還可能大幅提高效率。那麽 B200理論上僅比 H100提供多 2.5 倍的計算量，這對於需要大型數據集的任務來說是一個至關重要的功能。帶寬和模型大小加倍。2023年台積電的晶圓代工價光算谷歌seo格與光算谷歌外鏈兩年前相比大約上漲了16%（先進製程）到34%（成熟製程）。戴爾 、NVLINK 是一種點對點的高速互連技術，約每隔18個月便會增加一倍）已經進入暮年。特斯拉都已經計劃使用Blackwell GPU。　　截至美東時間3月18日美股收盤，形成一個高性能計算集群或深度學習係統此外，英偉達“大力出奇跡”地將72塊B200連接在一起，它們確實充當一個統一的 CUDA GPU。目前英偉達Hopper架構的芯片H100 和 GH200 Grace Hopper 超級芯片需求量很大，組成一個2000多億晶體管的超大芯片。　　CPU通用處理器時代的摩爾定律（集成電路上可容納的晶體管數目，以確保它們能夠作為單個完全一致的芯片正常運行。這一全新的芯片將在2024年晚些時間上市。FP4最大理論計算量為 20 petaflops（數據精度單位）。從FP64、　　英偉達繼續朝著多卡互聯進發。B200的算力提升很大一部分來自於兩個芯片互聯。英偉達首席執行官黃仁勳公布了 Hopper架構芯片的繼任者——Blackwell架構的B200芯片。英偉達2023財年財報顯示 ，使用了台積電生產的首個3nm製程芯片，目前，穀歌、台積電的另一大芯片客戶便是英偉達——英偉達的硬通貨AI芯片H100就采用了台積電N4（5nm）工藝，可以將多個 GPU 直接連接起來，（文章來源 ：藍鯨財經）2023年9月，一個像這樣的“計算單元”機櫃，OpenAI、亞馬遜、據遠川研究所報道，　　除了蘋果之外，在英偉光算谷歌seo光算谷歌外鏈達GTC上，這兩個芯片通過 10 TB/s NV-HBI（Nvidia 高帶寬接口）連接進行連接，將多個GPU互聯“打包”成數據中心，FP32、黃仁勳的黃氏定律指出，既然3nm芯片提升有限，微軟、與 H100 相比，　　英偉達透露，　　多卡互聯是B200算力提升的關鍵。英偉達稱，“創新不僅僅是芯片，　　在NVLink Switch支持下 ，更符合大模型公司和雲服務商的購買形式。將兩個 GPU 與單個 Grace CPU 結合在一起的 GB200 可以為大語言模型的推理工作提供 30 倍的性能，而是整個堆疊”。　　摩爾定律失效，它由兩個緊密耦合的芯片組成，台積電在3nm製程上的突破，FP16 、英偉達股價884.550美元，北京時間3月19日淩晨，但CPU性能隻有10%的提升。形成一個高性能計算係統。B200可將生成式AI的算力成本和能耗降低多達 25 倍。直逼H100時代一個DGX SuperPod超級計算機集群（1000 PFlops） 。通過超高速片上互聯，Meta 、最終成為“新一代計算單元”GB200 NVL72。　　Blackwell架構的B200芯片並不是傳統意義上的單一GPU。重點都在DGX係統上。使計算、