英偉達Grace-Hopper提供了一個緊密集成的CPU + GPU解決方案，針對生成式人工智能逐漸成為主導的市場環境。

為了提高性能，這家GPU制造商將HBM3e內存放入了名為GH200的新型芯片封裝中，該封裝包括一個Grace CPU和一個Hopper GPU。Hopper以前在芯片封裝中使用HBM3存儲器。

英偉達將把兩個GH200芯片（每個都有一個72核CPU和一個Hopper GPU）連接到一個更大的芯片集群中，用于擴展數據中心。?

HBM3e內存比HBM3快50%，總帶寬為每秒10TB；CPU基于Neoverse V2設計。英偉達CEO黃仁勛表示:“這些芯片正在生產中，我們將在2023年年底左右進行樣品測試。”

一個封裝中的兩個GH200芯片將具有282GB的HBM3e內存，這相比于之前GH100芯片的192GB HBM內存是一大改進。它還將擁有每秒8千萬億次的人工智能計算能力，以及每秒10 TB的HBM3e性能。

該芯片組可以接受任何大型語言模型，“可以瘋狂地進行推理”。英偉達表示，這些芯片可以運行3.5倍大的模型，并通過更快的內存帶寬獲得性能提升。

該公司打算將256個GH200 GPU配置到一個名為Grace Hopper的超級計算機系統中，該系統將提供1百億億次的人工智能性能。黃仁勛將該系統稱為“世界上最大的單一GPU”，所有256個GH200協同工作。

目前所有的大型學習模型都是在Grace Hopper超級計算機這樣的系統上訓練的。黃仁勛說，未來隨著人工智能在設備之間的分布越來越廣，每個應用程序都將使用一個大型語言模型。隨著越來越多的公司探索人工智能來提高運營效率，HopperGPU現在很受歡迎。該公司承認GPU供應短缺。

黃仁勛還描繪了如何分解其GPU路線圖以滿足分布式模型。Grace Hopper超級計算機位于頂部，然后可以將其分配到具有不同要求的服務器和桌面GPU上的不同GPU上。

審核編輯：劉清