北京
对GTC keynote中关于AI基础设施的关键信息整理如下，分三个部分：
芯片
服务器
Superpod
芯片
1. GPU芯片
晶体管数：
B200 GPU的晶体管数量是现有H100的两倍多，但B200封装了2080亿个晶体管（而H100/H200上 为 800亿个）。
这意味着B200芯片封装密度比H100进一步提高，对管理散热和功耗也提出了更高的要求。
FP4精度：
引入一种新的计算精度，位宽比FP8进一步降低，B200峰值算力达18P。
FP6精度：
位宽介于FP4和FP8之间。
NV高带宽接口（Nvidia High Bandwidth Interface）：
B200有两个Die，高速连接通道NV-HBI达到10TB/s。两个Die是一个统一的Cuda GPU。NV-HBI会占用一定的芯片面积。
内存：
B200每个Die有4个24GB的HBM3e stack，合计一个Cuda GPU有192GB内存，内存带宽达8TB/s。相比H200时代六个内存控制器，可以减少内存接口的芯片面积，从而使得计算面积可以更大。
GB200：
有两个B200（4个GPU Die）和一个Grace CPU，2700W。
2. NVLink芯片
第五代NV-Link芯片，双向带宽达1.8TB/s = 18（links） * 50GB/s (bandwidth each direction) * 2，是Hopper GPU使用的第四代NV-Link的2倍。最大支持576个GPU的连接，相比上一代是256个。
3. NVSwitch芯片
第四代NVSwitch芯片，7.2TB/s的全双工带宽，是上一代的两倍。
4. DPU和CPU没有更新
服务器
HGX B200：
一机八B200整机解决方案。每个B200是1000W。
HGX B100：
一机八B100整机解决方案。每个B100是700W。
GB200 SuperPOD 服务器
GB200 superchip：
2个CPU和4个B200。这个compute tray是1U的，液冷。
GB200 NVL72：
包含18个1U compute tray（共72个B200）、9个Switch Tray（共18个Switch ）。
GB200 superPOD：
576个B200 GPU。与H100相比，superpod的训练性能提升4倍，推理性能提高30倍，能效提高25倍。
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