英伟达（NVDA）的H100芯片正在推动人工智能热潮它是什么？ - 彭博社

Ian King

Nvidia H100摄影师：Marlena Sloss/Bloomberg当一款新设备点燃科技界时，通常是像智能手机或游戏机这样的消费产品。今年，科技观察者们正专注于一个大多数人甚至不会看到的冷门计算机组件。H100处理器使得新一代人工智能工具得以实现，这些工具承诺将改变整个行业，推动其开发者 Nvidia Corp. 超越 Microsoft Corp. 成为世界上 最有价值的公司。它向投资者展示了围绕生成性人工智能的热潮正在转化为实际收入，至少对于Nvidia及其最重要的供应商而言如此。对H100的需求如此之大，以至于一些客户不得不等待长达六个月才能收到它。

1. Nvidia的H100芯片是什么？

H100的名称致敬于计算机科学先驱Grace Hopper，是一种更强大的图形处理单元版本，通常存在于个人电脑中，帮助视频游戏玩家获得最真实的视觉体验。它包括将Nvidia芯片集群转化为单个单元的技术，这些单元可以处理大量数据并以高速进行计算。这使其非常适合训练支撑 生成性人工智能 的神经网络这一耗电密集型任务。该公司成立于1993年，凭借近二十年的投资开创了这一市场，当时它押注于并行处理的能力终将使其芯片在游戏之外的应用中变得有价值。

2. H100 为什么如此特别？

生成式人工智能平台通过摄取大量现有材料来学习完成任务，例如翻译文本、总结报告和合成图像。它们看到的越多，在识别人的语音或撰写求职信等方面就变得越好。它们通过反复试验发展，进行数十亿次尝试以达到熟练程度，并在此过程中消耗大量计算能力。Nvidia 表示，H100 在训练所谓的大型语言模型（LLM）时比其前身 A100 快四倍，并且在回应用户提示时快30倍*。*自2023年发布 H100 以来，Nvidia 已宣布更快的版本——H200 和 Blackwell B100 和 B200。对于那些竞相训练 LLM 以执行新任务的公司来说，这种不断增长的性能优势可能至关重要。许多 Nvidia 的芯片被视为开发人工智能的关键，以至于美国政府已 限制 将 H200 和几款能力较弱的型号出售给中国。

3. Nvidia 是如何成为人工智能领导者的？

这家位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司是全球图形芯片的领导者，这些芯片是计算机生成您在屏幕上看到的图像的部分。其中最强大的芯片由数千个处理核心构建，能够同时执行多个计算线程，建模复杂的 3D 渲染，如阴影和反射。Nvidia 的工程师在2000年代初意识到，他们可以重新设计这些图形加速器用于其他应用，通过将任务分解成更小的部分，然后同时处理它们。人工智能研究人员发现，使用这种类型的芯片可以使他们的工作最终变得实用。

4. Nvidia有真正的竞争对手吗？

Nvidia现在控制着约92%的数据中心GPU市场，根据市场研究公司IDC的说法。主导的云计算提供商如亚马逊公司的AWS，Alphabet公司的Google Cloud和微软的Azure也在尝试开发自己的芯片，Nvidia的竞争对手超威半导体公司和英特尔公司也是如此。这些努力在AI加速器市场上迄今为止没有取得太大进展，Nvidia日益增长的主导地位已引起了关注，对于行业监管者来说。

5. Nvidia如何保持领先于竞争对手？

Nvidia以其他公司尚未能匹敌的速度更新其产品，包括支持硬件的软件。该公司还设计了各种集群系统，帮助客户批量购买H100并快速部署。像英特尔的Xeon处理器这样的芯片能够进行更复杂的数据处理，但它们的核心数量较少，并且在处理通常用于训练AI软件的大量信息时速度较慢。

6. AMD和英特尔在AI芯片方面与Nvidia相比如何？

AMD是第二大计算机图形芯片制造商，去年推出了其Instinct系列的一个版本，旨在进入Nvidia产品主导的市场。在6月初的台湾Computex展会上，AMD首席执行官Lisa Su宣布其MI300 AI处理器的更新版本将在第四季度上市，并概述了2025年和2026年将推出更多产品，显示出她公司对这一业务领域的承诺。英特尔现在正在设计针对AI工作负载的芯片，但承认目前数据中心图形芯片的需求增长速度快于传统上其强项的处理器单元。Nvidia的优势不仅在于其硬件的性能。该公司发明了一种叫做CUDA的语言，用于其图形芯片，使其能够被编程用于支撑AI程序的工作类型。

黄仁勋摄影师：安娜贝尔·池/彭博社### 7. 英伟达接下来计划发布什么？

最受期待的发布是黑威尔，英伟达表示预计今年将从这一新产品系列获得“很多”收入。与此同时，H系列硬件的需求持续增长。首席执行官黄仁勋一直作为技术的代言人，试图吸引政府和私营企业提前购买，否则将面临被那些拥抱人工智能的公司抛在后面的风险。英伟达也知道，一旦客户选择其技术用于生成式人工智能项目，销售升级将比竞争对手更容易，而竞争对手则希望吸引用户转向自己。

参考资料

Nvidia公司在开发两款新型先进芯片时遇到了工程问题，导致一些旨在扩大其在人工智能计算市场领先地位的产品发布延迟。

这些延迟影响了公司备受期待的Blackwell系列，Nvidia在三月份宣布了该系列，知情人士表示。该芯片的一个版本——被称为AI加速器——正在重新设计，以更好地与为早期芯片Hopper H100设计的数据中心基础设施兼容。