NVIDIA выпустила новые ускорители GB300 и B300 всего через шесть месяцев после выхода GB200 и B200. И это не минорное обновление, как может показаться на первый взгляд — появление (G)B300 приведёт к серьёзной трансформации отрасли, особенно с учётом значительных улучшений в инференсе «размышляющих» моделей и обучении, пишет SemiAnalysis. При этом с переходом на B300 вся цепочка поставок меняется, и от этого кто-то выиграет, а кто-то проиграет.
Конструкция вычислительного кристалла B300 (ранее известного как Blackwell Ultra), изготавливаемого с использованием кастомного техпроцесса TSMC 4NP. Благодаря этому он обеспечивает на 50 % больше Флопс по сравнению с B200 на уровне продукта в целом. Часть прироста производительности будет получена за счёт увеличения TDP, достигающим 1,4 кВт и 1,2 кВт для GB300 и B300 HGX соответственно (по сравнению с 1,2 кВт и 1 кВт для GB200 и B200). Остальное повышение производительности связано с архитектурными улучшениями и оптимизациями на уровне системы, такими как динамическое распределение мощности между CPU и GPU.
Источник изображения: NVIDIA
Кроме того, в B300 применяется память HBM3E 12-Hi, а не 8-Hi, ёмкость которой выросла до 288 Гбайт. Однако скорость на контакт осталась прежней, так что суммарная пропускная способность памяти (ПСП) по-прежнему составляет 8 Тбайт/с. В качестве системной памяти будут применяться модули LPCAMM. Разница в производительности и экономичности из-за увеличения объёма HBM намного больше, чем кажется. Усовершенствования памяти имеют решающее значение для обучения и инференса больших языковых моделей (LLM) в стиле OpenAI O3, поскольку более длинные последовательности токенов негативно влияют на скорость обработки и задержку.
На примере обновления H100 до H200 хорошо видно, как память влияет на производительность ускорителя. Более высокая ПСП (H200 — 4,8 Тбайт/с, H100 — 3,35 Тбайт/с) в целом улучшила интерактивность в инференсе на 43 %. А большая ёмкость памяти снизила объём перемещаемых данных и увеличила допустимый размер KVCache, что увеличило количество генерируемых токенов в секунду втрое. Это положительно сказывается на пользовательском опыте, что особенно важно для всё более сложных и «умных» моделей, которые могут приносить больше дохода с каждого ускорителя. Валовая прибыль от использования передовых моделей превышает 70 %, тогда как для отстающих моделей в конкурентной open source среде она составляет менее 20 %.
Источник изображения: TrendForce
Однако одного наращивания скорости и памяти, как это делает AMD в Instinct MI300X (192 Гбайт), MI325X и MI355X (256 Гбайт и 288 Гбай соответственно). И дело не в том, что забагованное ПО компании не позволяет раскрыть потенциал ускорителей, а в особенности общения ускорителей между собой. Только NVIDIA может предложить коммутируемое соединение «все ко всем» посредством NVLink. В GB200 NVL72 все 72 ускорители могут совместно работать над одной и той же задачей, что повышает интерактивность, снижая задержку для каждой цепочки размышлений и в то же время увеличивая их максимальную длину. На практике NVL72 — единственный способ увеличить длину инференса до более чем 100 тыс. токенов и при этом экономически эффективный, говорит SemiAnalysis.
Источник новости: servernews.ru
