全球算力竞争迎来里程碑式产品——NVIDIA今日正式推出DGX GH200超级计算机，专为生成式AI、推荐系统及超大规模数据处理而设计。其核心特性在于：256颗Grace Hopper超级芯片通过NVLink Switch System紧密互联，实现144TB共享内存，整体性能突破1 Exaflop。相比之下，2020年发布的DGX A100内存仅为前者的1/500。

COMPUTEX 2023上，NVIDIA CEO黄仁勋亲自揭晓了这款产品的面纱。他在演讲中强调：“生成式AI、大型语言模型和推荐系统，已经是现代经济的数字引擎。DGX GH200把NVIDIA最先进的加速计算和网络技术集成到一起，就是为了把AI的前沿再推远一步。”

NVLink技术解析：256颗芯片如同单颗GPU般高效协同

Grace Hopper超级芯片本身采用了极具创新性的架构——通过NVLink-C2C芯片互连技术，将基于Arm架构的Grace CPU与H100 Tensor Core GPU直接封装在一起，彻底摒弃了传统CPU-GPU间的PCIe走线。与最新PCIe技术相比，其带宽提升高达7倍，而互连功耗则降低超过5倍。每颗GH200芯片配备600GB的Hopper架构GPU显存，为DGX GH200的卓越性能奠定了坚实基础。

然而，真正令DGX GH200脱颖而出的核心在于NVLink Switch System。通过该系统，256颗GH200芯片相互连接，所有GPU如同一个整体般协同运作。上一代NVLink技术最多仅能将8块GPU整合为一块，且性能无法完全发挥。而DGX GH200的NVLink带宽相比上一代提升了48倍以上——开发者只需针对单个GPU编程，即可调用整个超级计算机的算力。

AI行业巨头抢先接入DGX GH200

谷歌云、Meta与微软成为首批采用者，将接入DGX GH200以探索生成式AI工作负载。NVIDIA还计划将DGX GH200的设计作为参考蓝图提供给云服务商及超大规模企业，便于其根据自身基础设施进行定制化部署。

谷歌云计算副总裁Mark Lohmeyer表示：“构建先进的生成式模型需要创新的AI基础设施。Grace Hopper超级芯片的新NVLink和共享内存解决了大规模AI的关键瓶颈，我们很期待它在谷歌云以及生成式AI计划中发挥强大能力。”

Meta基础设施、AI系统及加速平台副总裁Alexis Björlin说：“AI模型越来越大，它们需要可扩展的强大基础设施才能满足需求。NVIDIA的Grace Hopper设计，看起来能让研究人员探索新方法来解决最大的挑战。”

微软Azure基础设施企业副总裁Girish Bablani则指出：“以往训练大型AI模型是一项资源和时间密集型任务。DGX GH200处理TB级数据集的潜力，能让开发人员在更大的规模和更快的速度下开展高级别研究。”

NVIDIA Helios：内部研发专用AI超级计算机

NVIDIA自身也在积极布局，基于DGX GH200正在建造一台名为Helios的AI超级计算机，专用于支持内部研发团队。Helios由四个DGX GH200系统构成，每个系统通过NVIDIA Quantum-2 InfiniBand网络互连，显著提升训练大型模型时的数据吞吐量。整台Helios将集成1024颗Grace Hopper超级芯片，预计于今年年底投入运行。

交钥匙式巨型模型解决方案：软硬件一体化

DGX GH200并非裸机——它预装了完整的NVIDIA软件栈，包括AI工作流管理、企业级集群管理、加速计算、存储与网络库，以及针对AI工作负载优化的系统软件。此外，还集成了NVIDIA AI Enterprise，提供超过100个框架、预训练模型及开发工具，覆盖生成式AI、计算机视觉、语音AI等领域，极大简化了生产级AI的开发与部署流程。

上市时间

NVIDIA DGX GH200超级计算机预计于今年年底开始供货。如需深入了解，请参阅黄仁勋在COMPUTEX 2023主题演讲中的完整介绍。