与其他NVIDIA GPU相比，NVIDIA Blackwell GPU代表了AI性能的重大进步，尤其是在生成AI和大型语言模型(LLMS)的背景下。这是一个详细的比较：
Blackwell vs. Hopper
- 性能和体系结构：Blackwell是Hopper体系结构的继任者，为AI性能，内存能力和效率提供了实质性的改进。它是专门用于加速计算和生成AI的，非常适合训练大型AI模型和运行复杂的模拟[4] [5]。
- 内存和带宽：Blackwell具有HBM3E内存，与Hopper相比，提供了更多的内存能力和带宽。这增强了其处理大型数据集和复杂AI工作负载的能力[5]。
- 安全性和效率：布莱克韦尔(Blackwell)包括高级机密计算功能和专用减压引擎，可大大加速数据处理。这使得对敏感的AI工作负载更加有效和安全[5]。
Blackwell vs. Ada Lovelace
- 性能：与ADA Lovelace Architecture L40S GPU相比，RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition GPU的性能提高了。这包括代理AI应用程序的最多5倍较高的大语言模型(LLM)推理吞吐量[2]。
- 整数操作：Blackwell还通过将FP32核心统一，从而增强了整体计算能力[9]。
Blackwell vs.前几代(例如Ampere)
- 生成的AI性能：Blackwell体系结构(例如B100 GPU)处理文本或创建图像的速度明显快于以前的基于AMPERE的版本。它通过更新的张量内核来实现这一目标，从而加快矩阵计算并更宽的内存带宽，从而减少大型数据集处理期间的瓶颈[7]。
Blackwell的关键特征
- 第二代变压器引擎：此功能使下一代AI模型的性能增加一倍，同时保持高精度，特别是对大语言模型的有益[5]。
- 增强的互连：Blackwell使用高级NVLINK互连，在多-DIE GPU中启用更快的数据通信，这对于生成AI处理至关重要[10]。
- 机密计算：Blackwell确保具有基于硬件的安全性和TEE-I/O集成的敏感AI工作负载的安全环境，使其非常适合机密计算任务[5]。
总体而言，NVIDIA Blackwell GPU与其前任相比提供了出色的AI性能，效率和安全性，将其定位为要求AI应用程序和大规模模拟的领先选择。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-ultra-ultra-ai-factory-factory-factory-platform-paves-way-for-paves-way-for-for-ab of-ai-resounting
[2] https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-pro-6000-blackwell-server-edition/
[3] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/resources/mlperf-benchmarks/
[4] https://9meters.com/technology/ai/nvidia-blackwell-vs-nvidia-hopper
[5] https://www.nexgencloud.com/blog/performance-benchmarkss/nvidia-blackwell-vs-nvidia-hopper-a-nvidia-hopper-a-detailed-compareison
[6] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/stable-diffusion-benchss
[7] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-b100.htm
[8] https://lambdalabs.com/gpu-benchmarks
[9] https://forums.developer.nvidia.com/t/blackwell-integer/320578
[10] https://www.amax.com/comparing-nvidia-blackwell-configurations/