一二三区无线乱码2021:近三万亿同业存单将到期供需变化下收益率振幅加大

来源:央视新闻 | 2024-03-20 09:46:15
乐居房产 | 2024-03-20 09:46:15
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"一二三区无线乱码2021",  3月19日凌晨,英伟达创始人黄仁勋在美国加州圣何塞SAP中心,发表了GTC2024的主题演讲《见证AI的变革时刻》。发布会上介绍了新一代AI芯片架构BlackWell架构平台,搭载B200的GB200芯片,搭配第二代Transformer模型和第五代Nvlink,推出NvidiaInferenceMicroservice帮助开发者快捷部署AI模型。GB200NVL72推理性能更强,预计主要针对万亿参数大模型、推理端大客户(匹配推理需求目前占比将逐步超过训练系统)。  回顾过去8年,英伟达AI芯片性能从2016年发布的DGX-1以来提升了10倍。而未来10年会远超过去10年的性能提升速度,黄仁勋曾在3月斯坦福商学院SIEPR经济峰会以及ViewFromTheTop系列活动提到在未来的10年里,英伟达将会把深度学习的计算能力再提高100万倍,相当于内每6个月性能提升1倍。英伟达加快加速芯片架构的迭代,从Hopper架构开始销售到Blackwell架构发布不到1年时间,Blackwell架构芯片在训练性能提升4X以上,推理30X,有机会让人工智能Scalinglaw不断推进。随着英伟达AIGPU芯片的每一次迭代,不仅性能、性价比会提升,而且对能源的消耗也会减少。发布会上黄仁勋举例,如果要训练一个1.8万亿参数量的GPT模型,需要8000张HopperGPU,消耗15兆瓦的电力,连续跑上90天。但如果使用BlackwellGPU,只需要2000张,同样跑90天只要消耗四分之一的电力。当然不只是训练,生成Token的成本也会随之降低。单GPU每秒Token吞吐量翻了30倍。  Blackwell以美国数学家和博弈论学家DavidBlackwell命名,继承了HopperGPU架构,拥有2080亿个晶体管,是英伟达首个采用多芯片封装设计的GPU,在同一个芯片上集成了两个GPU。集群层面这次性能的提升主要通过更大的芯片面积和NVLINK升级实现。典型的1个BlackwellGPU(B100)由2个DIE组成,采用台积电N4P(4nm)工艺,192GBHBM3e,单个die1040亿晶体管、4nm工艺、10TB/sinterface速率,通过C2C方案连接打破内存限制。单卡训练性能是Hopper2.5倍,推理(Generation)是Hopper架构的30倍。  英伟达同时发布GB200Superpod:1个GraceCPU加上2个BlackwellGPU以及800GInfinibandSupernic和Bluefield-3DPU。GB200NVL72服务器由36个GB200以及36个NVLinkSwitch构成,功耗为120kw,需要标配液冷。技术上看更高速率和规格的互联芯片、更高速率的光模块、液冷都将持续成为渗透率提升的主要方向,也是值得重点关注的方向。海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

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作者:学航一



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