NVIDIA Blackwell GPU 量产加速：液冷集群架构将成为 AI 数据中心标配
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英伟达 B300 传言流出：从“芯片”向“系统”的终极跃迁
GN Architect 首席架构师深度官研报： 英伟达 B300 传言流出：从“芯片”向“系统”的终极跃迁 1. 【技术演进逻辑】 英伟达的GPU发展史，是一部从图形处理单元向通用计算加速器，再向大规模集成计算系统演进的壮阔史诗。B200系列（包括B100/B200）的问世，标志着英伟达正式从“加速卡”制造商，转型为“AI超级计算机模块”的提供者。而近期关于其继任者“B300”的传言，并非简单的工艺迭代或核心堆叠，而是这一战略的终极深化与逻辑必然，其演进逻辑根植于三个不可逆转的趋势： 1.1 内存墙与功耗墙的范式突破需求： 随着模型参数从千亿迈向万亿乃至十万亿级，数据在片外存储（HBM）与计算核心之间的搬运已成为性能瓶颈（内存墙），同时单芯片的功耗密度逼近物理极限（功耗墙）。B200通过将两个裸晶（Die）封装在一起，并集成高达192GB的HBM3e，是一次重大尝试。B300的演进逻辑必然是进一步模糊芯片与主板的边界，将更多系统级组件（如更高速的NVLink交换机、
英伟达 Blackwell 架构深度拆解：单芯片功耗 1200W 后的液冷与网络革命
GN Architect 首席架构师重磅技术研判： 好的，作为资深首席架构师，我将为您呈现这份关于英伟达Blackwell架构的硬核技术研报。 --- ### **英伟达 Blackwell 架构深度拆解：单芯片功耗 1200W 后的液冷与网络革命** **技术演进逻辑：从“堆砌算力”到“重构系统级效率”** 英伟达GPU架构的演进已进入一个拐点。从Pascal到Ampere，其核心叙事是**算力密度**的线性提升，通过制程微缩、SM（流式多处理器）数量增加、Tensor Core迭代实现。Hopper架构引入了**芯片间高速互联（NVLink-C2C）** 和**Transformer引擎**，标志着从单一计算单元向**异构计算平台**的转变。然而，随着摩尔定律放缓与登纳德缩放定律终结，单纯依靠制程红利提升性能的路径已近枯竭，芯片功耗墙与数据移动瓶颈成为首要矛盾。 Blackwell架构的诞生，正是对这一根本性挑战的系统性回应。其演进逻辑发生了三重跃迁： 1. **从“单芯片优化”到“超大规模系统优化”**：Blackwell不再将GPU视为孤立加速器，
英伟达 Blackwell 架构深度拆解：单芯片功耗 1200W 后的液冷与网络革命
