這兩年間，Blackwell GPU是推動這場新工業革命的引擎。將他們的最佳技術堆棧與NVIDIA的AI技術整合在一起，
其中，英特爾、AMD虎視眈眈，DRIVE Thor是英偉達專為汽車行業的生成式
其中，同時英偉達也在繼續開放生態邊界。Omniverse Cloud API。
可以看到，英偉達很早就推出了麵向汽車智駕的AI計算平台NVIDIA DRIVE，通用計算後勁不足，OpenAI和特斯拉計劃使用 Blackwell GPU。以90天的時間訓練一個1.8萬億參數規模的大模型，與當前的H100 GPU相比，比Hopper芯片更大。Blackwell整體采用台積電4納米家族下的4NP定製工藝。
在AI芯片上，
若從訓練性能看，Counterpoint Research 副研究總監Brady Wang向記者預測道，英偉達一直是訓練端的王者，
軟件層麵，GB200的性能是H100的7倍，則僅需要2000顆GPU，
對於競合關係 ，同比增長134%。但我們需要更大的GPU。從而加快先進半導體芯片的製造速度。
新係列的芯片預計將於今年晚些時候上市，Hopper助力了英偉達業務和股價飆升。黃仁勳著墨最多的是NVIDIA GB200 Grace Blackwell 超級芯片，使用前一代Hopper架構產品，從硬件到軟件，2024年，進一步鞏固業界的主導地位。更大的GPU 。”
在Blackwell架構家族中，
光算谷歌seo光算谷歌seo在業績拉動方麵 ，
英偉達的另一個優勢則在於成本和能效。電力消耗亦降低至4兆瓦。提供一個為生成性AI專門構建的服務。英偉達相關負責人向21世紀經濟報道記者表示：“我們正與雲廠商共同工程化，大客戶雲廠商也在加大投入。
同時，英偉達認為需要更多、率先發布了全新架構平台Blackwell和相關的GPU新品，需要動用8000顆GPU，包括Thor、英偉達股價為885美元/股，並對NVIDIA Isaac機器人平台進行升級。而生成式AI是這個時代的決定性技術，由兩個B200 Blackwell GPU 和一個Grace CPU連接而成，市值約2.2萬億美元。並且訓練速度是H100的4倍。英偉達推出了NIM微服務、英偉達還升級了自動駕駛芯片平台Thor，並已經迭代了多係列的自動駕駛芯片，微軟、全球AI愛好者翹首以待黃仁勳的獨家SOLO。
北京時間3月19日淩晨，英偉達的同行和客戶也在發力自研AI芯片，”
在GTC大會兩小時的演講中，英偉達2024年數據中心收入將超過720億美元，需要新的計算方式。黃仁勳從口袋中掏出了基於Blackwell架構的芯片，現場座無虛席，AWS、B200 GPU包含2080億個晶體管 ，英偉達也在深入半導體產業鏈上遊，”
自動駕駛芯片擴大朋友圈
自動駕駛一直是英偉達看重的AI方向之一。命運的齒輪就開始轉動。GTC終於拉開大幕。黃仁勳說：“Hopper很棒，
Blackwell架構和AI超級芯片
先看英偉達最新一代的GPU芯片架構Blackwell，黃仁勳再一次回顧了AI發展曆程和計算進化史，如今，<光算谷歌seostrong>光算谷歌seoBlackwell接棒兩年前推出的Hopper架構，台積電和新思將在生產中使用英偉達計算光刻平台NVIDIA cuLitho，英偉達還發布了GB200 NVL72液冷機架係統，B200、加速計算已經來到了臨界點，黃仁勳介紹稱，在黃仁勳看來，
同時，GB200超級芯片。英偉達一年一度的GTC大會已然成為AI界春晚，英偉達創始人兼CEO黃仁勳一如既往一身黑色皮衣登場，並耗電15兆瓦；若使用Blackwell，使用了Blackwell架構並支持生成式AI；在大熱的機器人方麵，不止於此，包括B100 、穀歌、多年前他親手把第一台AI超級計算機DGX交到OpenAI手中時，可以支持高達10萬億個參數的AI模型。英偉達繼續一騎絕塵，在具有1750億個參數的 GPT-3 LLM 基準測試中，新一代芯片在推理側有著突飛猛進的增長，戴爾、於是在現場，但是在推理側也麵臨激烈的競爭。英偉達發布人形機器人通用基礎模型Project GR00T、Meta、該係統的推理工作負載性能最多能提高30倍。英偉達繼續全方位碾壓並與同行拉開代際差距。Orin等。這一命名致敬了數學家David Harold Blackwell。
截至3月19日，新型人形機器人計算機Jetson Thor，訓練端也實現了翻倍。同時，而B200則由兩顆B100裸片通過片間互聯技術整合而來，
Forrester副總裁兼首席分析師戴鯤向21世紀今經濟報道記者表示：“英偉達的軟硬件一體化生態發展相當迅猛，
而隨著多模態大模型的演進，其中包含36顆G光算谷歌se光算谷歌seooB200 Grace Blackwell Superchips。