NVIDIA最强AI显卡GB300发布：FP4精度加持，能效提升50倍

8月29日消息，NVIDIA近日公布了第二季度财报，业绩继续保持高速增长。在新一代AI显卡Blackwell系列中，性能最强的GB300预计将在今年第四季度正式上市。此外，下下代产品Rubin已有六款型号正在研发进程中。

关于GB300的详细规格可参考此前报道，而值得关注的是，在算法选择上国产AI技术与NVIDIA正出现分化。国产AI阵营倾向于采用UE8M0 FP8标准，而NVIDIA在Blackwell架构中重点强化的是其自研的NVFP4标准。

UE8M0 FP8近日在国产算力圈引发广泛讨论。这一标准由深度求索（Deepseek）在发布DS 3.1大模型时正式提出，宣称已全面适配即将面世的新一代国产AI芯片。

尽管未明确提及具体厂商，但包括华为昇腾、摩尔线程、砺算科技、芯原科技、海光信息在内的多家国内企业，其新一代算力芯片预计都将支持该标准。

相比此前国产AI芯片普遍采用的FP16+INT8架构，UE8M0 FP8带来显著提升：性能提高2-3倍，大幅缓解显存压力，同时有效降低功耗。具体表现还需看各厂商的实际落地效果。

而作为AI领域的领军者，NVIDIA近年来一直以芯片上游厂商的身份推动算法标准化，支持FP64、FP32、FP16、INT8、FP4等多种精度格式。在Blackwell架构中，NVIDIA同时支持FP4和MXFP4，但主打的是NVFP4标准。该格式虽与E2M1 FP4结构近似，却在精度上几乎无损。

NVFP4带来了哪些优势？首先在性能方面，GB300的稠密计算性能大幅提升50%，达到15 PFlops——值得注意的是，其架构与GB200相比并未发生根本性变化。

如果50%的性能提升还不够令人惊讶，不妨再看精度表现。

与FP8基准相比，NVFP4在DS 0528模型精度上几乎持平，多数指标差距不到1个百分点，在AIME 2024测试中甚至领先2个百分点。

在内存使用效率上，NVFP4相比FP16减少3.5倍占用，比FP8也降低1.8倍。GB300的HBM容量从GB200的186GB提升至288GB。在NVL72机柜配置下，系统总内存可达40TB，可支持3000亿参数的大模型训练。

能效方面同样突出：GB300在NVFP4支持下，每Token能耗仅0.2焦耳，相比GB200的0.4J和H100的10J，能效提升高达50倍。

简而言之，NVIDIA主导的NVFP4在性能上提升50%，精度几乎媲美FP8，内存占用减少2-3倍，能效更是实现50倍跨越。

考虑到NVIDIA的行业影响力，NVFP4很可能成为前沿大模型广泛采用的算法标准，国内大型科技公司预计也会大规模部署。

而在国产AI芯片领域，UE8M0 FP8也已确立为新一代标准。尽管目前仍难以超越NVIDIA的CUDA生态优势，但这无疑是国产软硬件协同发展的重要一步。未来或许真能闯出一片天地，甚至形成自有技术壁垒——一切皆有可能。

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