英伟达下一代数据标准,NVFP4,性能怪兽,AI奇迹芯片

NVIDIA推出全新NVFP4技术，实现4比特精度预训练，兼顾16比特的精度与4比特的效率和速度。随着大语言模型（LLM）训练规模持续扩大，Token吞吐量成为决定AI发展速度的关键。传统训练依赖16位或32位浮点格式，计算成本高昂。而NVFP4通过4比特量化，大幅降低内存占用与计算开销，同时保持生产级精度，标志着AI训练进入新阶段。
NVFP4最初用于推理优化，显著提升延迟、吞吐与能效。如今，NVIDIA将其扩展至预训练阶段，实现4比特精度下的稳定训练。这一突破并非简单压缩，而是基于专有算法与硬件协同设计，解决了低精度训练中梯度波动、动态范围受限等核心挑战。借助Blackwell架构对FP4的原生支持，GB200与GB300系统在矩阵乘法（GEMM）上实现高达7倍于Hopper架构的性能提升，显著加速模型训练流程。
实验表明，在120亿参数的混合Mamba-Transformer模型上，NVFP4预训练在10万亿Token规模下实现稳定收敛，验证损失曲线与FP8基准高度一致，未出现发散或训练不稳定问题。下游任务测试显示，NVFP4模型性能全面媲美FP8，证明其在大规模训练中具备可行性与可靠性。
该技术的关键在于一套专为低精度训练设计的量化策略，包括动态范围校准、梯度缩放与数值稳定性优化，确保在极低比特下仍能维持模型表达能力。NVFP4不仅节省硬件资源与能耗，更显著提升训练吞吐，使AI工厂能在相同算力下完成更多实验、训练更大模型，加速前沿突破。
目前，NVIDIA正与亚马逊云、谷歌云、OpenAI、Cohere、Perplexity、Kimi AI等领先机构合作推进NVFP4应用。随着技术成熟，4比特预训练有望成为下一代AI工厂的标准范式，推动生成式AI向更高效、更可持续的方向演进。

在中国A股还为了E8M0的缩放因子高潮的时候,英伟达下一代数据标准都已经出来了
NVFP4,块大小从32改为16,粒度更细；缩放因子采用 E4M3 ,抛弃了E8M0的原因是有“high rounding errors”
像Deepseek这样炒作的公司尝到甜头之后,是不是下一次准备把NVFP4当作国产芯片再吹一边?

英伟达最快最先进的AI GPU: Blackwell Ultra GB300，号称AI 领域的奇迹芯片，日前，英伟达发布了一篇深度解析文章，详细介绍了其最新最强的 AI 芯片 ——GB300 Blackwell Ultra。这款芯片已全面投产，并已向核心客户交付。作为 Blackwell 解决方案的延伸产品，GB300 在性能和功能上实现了重大升级。性能超 GB200 50% 并配备 288GB 内存。

如同英伟达 Super 系列是原版 RTX 游戏显卡的增强版，Ultra 系列则是其 AI 芯片的进阶版本。尽管此前的 Hopper 和 Volta 等产品线未明确推出 Ultra 型号，但从技术层面看也存在类似的增强版本。值得注意的是，Ultra 芯片虽在硬件层面更具优势，但软件更新与优化同样能为非 Ultra 芯片带来显著性能提升。

那么，Blackwell Ultra GB300 究竟有何特别？如前所述，它采用两颗整片晶圆尺寸的芯片（Reticle-sized Dies），通过英伟达 NV-HBI 高带宽接口连接，在逻辑上呈现为单颗 GPU。该 GPU 基于台积电 4NP 工艺（专为英伟达优化的 5nm 制程）打造，集成了 2080 亿个晶体管。NV-HBI 接口为两颗 GPU 芯片提供 10TB/s 的带宽，同时确保其作为单一芯片协同工作。

英伟达 Blackwell Ultra GB300 GPU 集成了 160 个流式多处理器（SM），每个 SM 包含 128 个 CUDA 核心、4 个支持 FP8/FP6/NVFP4 精度计算的第五代张量核心、256KB 张量内存（TMEM）及特殊函数单元（SFU）。整体规格达到 20480 个 CUDA 核心、640 个张量核心及 40MB TMEM。

第五代张量核心是实现 AI 计算的核心引擎，英伟达在每代 GPU 的张量核心技术上均有重大创新：

·Volta 架构：8 线程矩阵乘法累加单元（MMA），支持 FP16 训练并搭配 FP32 累加计算

·Ampere 架构：全 warp 范围 MMA 单元，引入 BF16 和 TensorFloat-32 格式

·Hopper 架构：跨 128 线程的 warp 组 MMA 单元，集成支持 FP8 的 Transformer 引擎

·Blackwell 架构：第二代 Transformer 引擎，支持 FP8/FP6/NVFP4 计算及 TMEM 存储

Blackwell Ultra 还实现了内存规格的重大升级：搭载 288GB HBM3e 显存，较前代 Blackwell GB200 的最高 192GB 提升显著。这一升级使其能够支持万亿级参数规模的 AI 模型。内存采用 8 堆叠设计，配备 16 个 512 位控制器（总带宽 8192 位），单 GPU 显存带宽达 8TB/s，具体优势包括：

·完整模型驻留：无需内存卸载即可运行 3000 亿 + 参数模型

·扩展上下文长度：为 Transformer 模型提供更大 KV 缓存容量

·提升计算效率：针对多样化工作负载优化计算 - 内存比率

Blackwell 系列的互联技术包括 NVLINK 交换机、NVLINK-C2C 连接，以及用于主机 GPU 连接的 PCIe Gen6 x16 接口。以下是 NVLINK 5 及主机端连接的关键特性：

·单 GPU 双向带宽：1.8TB/s（18 条链路 ×100GB/s）

·性能扩展：较 Hopper GPU 的 NVLink 4 提升 2 倍

·最大拓扑规模：支持 576 颗 GPU 构建无阻塞计算架构

·机架级集成：72 颗 GPU 的 NVL72 配置，总带宽达 130TB/s

·PCIe 接口：Gen6×16 通道（双向 256GB/s）

·NVLink-C2C：支持 Grace CPU-GPU 内存一致性通信（900GB/s）

得益于全新 NVFP4 标准，英伟达 Blackwell Ultra GB300 平台的密集低精度计算输出提升 50%，同时保持接近 FP8 的精度水平（差异通常小于 1%）。与 FP8 相比，NVFP4 还能将内存占用减少 1.8 倍，较 FP16 减少 3.5 倍。

Blackwell Ultra 还搭载了先进的调度管理与企业级安全特性：

·增强型 GigaThread 引擎：新一代工作调度器，优化上下文切换性能并实现 160 个 SM 间的工作负载智能分配

·多实例 GPU（MIG）：支持将 GPU 划分为不同规格的 MIG 实例（如 2 个 140GB 实例、4 个 70GB 实例或 7 个 34GB 实例），实现安全多租户环境下的性能隔离

·机密计算与安全 AI：为敏感 AI 模型和数据提供硬件级可信执行环境（TEE），首次在 Blackwell 架构中集成 TEE-I/O 功能，并通过 NVLink 在线加密实现接近未加密模式的吞吐量

·高级远程证明服务（RAS）引擎：基于 AI 的可靠性监控系统，实时监测数千项参数以预测故障、优化维护计划，最大化大规模部署的系统可用性

性能效率方面，Blackwell Ultra GB300 的每兆瓦吞吐量（TPS/MW）较 Blackwell GB200 进一步提升（具体数据见下图）。

种种创新表明，英伟达凭借 Blackwell 及 Blackwell Ultra 等工程杰作稳居 AI 领域之巅。其深度软件支持与持续优化是核心竞争力，而年度硬件迭代节奏与不断加码的研发投入，将确保其在未来数年内持续引领行业。

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