Nvidia GTC 2025：所有更新，包括Blackwell Ultra和AI工厂

快速阅读: 据《容量介质》最新报道，Nvidia在GTC 2025上发布Blackwell Ultra及全新AI硬件，涵盖个人AI超级计算机、光子交换机和量子计算研究中心。Blackwell Ultra大幅提升AI推理能力，新交换机节能显著。此外，Nvidia推出开放Llama Nemotron模型家族及Dynamo开源库，助力AI推理与企业数据交互。

在众多公告中，包括全新的硅光子网络交换机、个人AI超级计算机以及在波士顿建立量子计算研究中心的计划。我们还首次看到了Blackwell的下一代进化——Blackwell Ultra。以下是Nvidia GTC 2025的所有主要公告：

**Blackwell更新：认识Ultra与GB300**
尽管第一代Blackwell芯片因硬件故障刚刚发布，但芯片制造商Nvidia正在加倍努力，推出了Blackwell Ultra，这是新一代旨在提升训练和扩展推理能力的硬件。发布了两个版本：
– **GB300 NVL72**：一种机架级解决方案，包含72个Blackwell Ultra GPU和36个Grace CPU，整合为一个巨大的单一AI GPU。这使其能够将复杂请求拆解为多步骤解决方案，从而提高AI推理能力。
– **HGX B300 NVL16**：一种高性能服务器单元，其大型语言模型（LLMs）的推理速度比NVIDIA的Hopper一代GPU快11倍，计算能力提高了7倍，内存增加了4倍。

像AWS、Google Cloud、Microsoft Azure和Oracle Cloud Infrastructure等顶级云服务商将成为首批提供基于Blackwell Ultra实例的服务商。包括戴尔、惠普企业（HPE）、联想和超微（Supermicro）在内的服务器制造商也计划在2025年底推出基于Blackwell Ultra的AI基础设施。Nvidia表示，新的Blackwell Ultra是其在AI推理领域迈出的最大一步：
“Nvidia创始人兼首席执行官黄仁勋提到，新的Ultra系列加入了Nvidia每年的产品节奏，即‘一年一节奏’，计划每年推出一款新的旗舰硬件产品，目前计划在2026年发布下一代Rubin系列，随后在2027年推出Ultra风格的升级版。”

**DGX Spark 和 DGX Station个人AI超级计算机**
Nvidia正通过Blackwell硬件驱动的DGX Spark和DGX Station桌面超级计算机，将超级计算机引入家庭。我们在CES上以“项目DIGITS”的工作名称首次看到了这一概念，设想了一种能够在占用标准台式机空间的同时运行高端AI模型的单元。

– **DGX Spark**：由GB10 Superchip驱动，这是一个经过调整的Blackwell单元，尽管尺寸较小，但仍能支持高达1,000万亿次/秒的AI计算操作，用于微调和推理。
– **DGX Station**：是更强大的版本，Nvidia将其宣传为“将数据中心级别的性能带到桌面上”。它配备了新的B300 Grace Blackwell Ultra桌面超级芯片，并拥有784GB的巨大一致内存空间，以支持大规模训练和推理工作负载。

预计DGX Station将在今年晚些时候由合作伙伴如华硕、戴尔、惠普和超微推出。在成本方面，虽然未公布具体价格，但根据CES期间的报道，低端Spark型号的起价约为3,000美元。

**新的网络交换机——Nvidia现在涉足光子学？**
GTC 2025上最令人惊讶的更新之一是Nvidia加入了日益增长的光子学运动。该公司推出了基于光子学的网络交换机，旨在连接数百万的数据中心GPU，同时大幅减少能源消耗。

– 新的Spectrum-X光子交换机有多种配置，包括128个800Gb/s端口或512个200Gb/s端口——Nvidia声称它们在功率效率上比传统交换机高出3.5倍，在信号完整性上高出63倍，在大规模网络中的恢复力高出10倍。
“通过直接将硅光子集成到交换机中，Nvidia打破了超大规模和企业网络的旧限制，打开了通往百万GPU AI工厂的大门。”黄仁勋说。

同时推出的还有Quantum-X光子交换机，支持144个800Gb/s InfiniBand端口，并采用液冷设计来冷却板载硅光子。Nvidia表示，其新的Quantum-X光子交换机在AI计算结构的速度上比前一代设备快2倍，可扩展性高5倍。

**开放Llama Nemotron：一个开放推理AI模型家族**
在已经发布的电信领域AI模型系列之后，Nvidia还展示了开放Llama Nemotron模型家族，旨在帮助企业构建AI代理。基于Meta的一系列AI模型构建，开放Llama Nemotron据说具备推理能力，可以自主地为企业应用提供动力，或者作为一组共同工作的模型。

这些模型有多种大小，从小型Nano，可以在PC和边缘设备上运行，到中型Super，再到专为多GPU服务器设计的巨型Ultra。早期采用者包括微软，它正在将其纳入Microsoft Azure AI Foundry，以及SAP，它正在使用它们来增强其SAP Business AI解决方案及其AI副驾驶Joule。
“这些先进的推理模型将优化和重写用户查询，使我们的AI更好地理解查询并提供更智能、更高效的AI驱动体验，推动业务创新和发展。”SAP全球AI主管Walter Sun说。

**AI数据平台：一种新的AI代理设计工具**
芯片制造商展示了新的可定制参考设计平台，允许用户构建基础设施以加速AI推理工作负载，使用专业AI查询代理。Nvidia的新AI数据平台旨在为存储提供商服务，使他们能够利用庞大的信息库来驱动AI查询代理。

它带来了Dell Technologies、IBM、HPE和Pure Storage等公司，开发Nvidia提出的能够推理并与企业数据交互的代理AI系统。黄仁勋表示，该平台将帮助构建“新一类企业基础设施，公司需要部署和扩展混合数据中心中的代理AI”。

**AI推理模型的Dynamo开源库**
同时发布的还有Nvidia Dynamo，这是一种开源的推理软件，用于加速和扩展AI推理模型。专为所谓的“AI工厂”或专用AI数据中心使用而设计，Dynamo是Nvidia的Triton推理服务器的继任者。它在数千个GPU之间协调和加速推理通信，使用解耦服务来“在不同GPU上分离大型语言模型（LLMs）的处理和生成阶段”——简单来说，它通过高效调度数千个GPU，分工任务，使得一组GPU处理数据，另一组生成最终输出，从而加快AI响应速度。

Dynamo完全开源，任何人都可以使用（受许可条款约束），并支持PyTorch、SGLang和Nvidia自己的TensorRTTM-LLM。它将通过AWS、Dell、Google Cloud、Microsoft Azure等企业平台以及其他平台提供商提供。

**量子计算研究中心**
除了硬件更新和软件展示外，Nvidia还宣布计划建立一个研究中心以推进量子计算研究。Nvidia加速量子研究研究中心（NVAQC）将位于马萨诸塞州波士顿，任务是帮助解决量子计算的一些最具挑战性的问题，从解决量子比特的噪声问题到设计实验性量子芯片。

“量子计算将提升AI超级计算机的能力，解决一些世界上最重要问题，从药物发现到材料开发。”黄仁勋说。

NVAQC将与Nvidia的商业和学术合作伙伴合作，使用GB200 NVL72硬件运行量子系统的复杂模拟，并开发用于量子研究的AI算法。该站点预计将于今年晚些时候投入运营，EQuS小组（MIT量子工程中心成员）计划使用NVAQC开发量子纠错等技术。

(以上内容均由Ai生成)