英伟达市值暴跌889亿美元，反垄断调查引发市场震动

12月10日消息，根据美东时间周一的股市表现，AI 芯片领域的领军企业英伟达股价下跌 2.55%，最终报收于 138.810 美元。此次股价下跌导致英伟达市值在一夜之间蒸发了 889 亿美元（约合 6461.23 亿元人民币），其总市值降至 3.399 万亿美元。

近日，因英伟达公司涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》及《市场监管总局关于附加限制性条件批准英伟达公司收购迈络思科技有限公司股权案反垄断审查决定的公告》（市场监管总局公告〔2020〕第 16 号），市场监管总局依法对英伟达公司开展立案调查。

市场监管总局 2020 年 4 月曾对此次收购作出附加限制性条件批准的决定，要求英伟达等履行相关义务，如向中国市场销售相关产品时，不得强制搭售或附加不合理交易条件，不得阻碍或限制客户单独购买或使用，不得歧视单独购买的客户等。迈络思于 1999 年在以色列设立，主要从事网络互联产品的研发、生产和销售。2019 年 3 月，根据签署协议，英伟达拟收购迈络思全部股份，迈络思成为英伟达的全资子公司。

英伟达Blackwell数据中心启用：NVLINK速度飙升至1.4 TB/s，FP4 GenAI图形卡首发

近日消息，英伟达举办了一场专属媒体吹风会，预先揭开了Blackwell平台的神秘面纱，这一举动引起了科技界的广泛关注。

据悉，英伟达将在即将召开的Hot Chips 2024大会（8月25日至27日）期间，正式对外展示Blackwell平台在数据中心应用的详细情况，分享其如何革新数据中心的运算效率与能力，这无疑是大会的一大亮点，也是英伟达技术实力的又一展现。

否认 Blackwell 推迟上市消息

英伟达在本次吹风会上，驳斥了 Blackwell 推迟上市的消息，并分享了更多数据中心 Goliath 的相关信息。

英伟达在吹风会上演示了 Blackwell 在其一个数据中心的运行情况，并强调 Blackwell 正在按计划推进，并将于今年晚些时候向客户发货。

有消息称 Blackwell 存在某种缺陷或问题，今年无法投放市场，这种说法是站不住脚的。

Blackwell 简介

英伟达表示 Blackwell 不仅仅是一款芯片，它还是一个平台。就像 Hopper 一样，Blackwell 包含面向数据中心、云计算和人工智能客户的大量设计，每个 Blackwell 产品都由不同的芯片组成。

附上包括的芯片如下：

Blackwell GPU

Grace CPU

NVLINK Switch Chip

Bluefield-3

ConnectX-7

ConnectX-8

Spectrum-4

Quantum-3

Blackwell 桥架

英伟达还分享了 Blackwell 系列产品中各种桥架的全新图片。这些是首次分享的 Blackwell 桥架图片，展示了设计下一代数据中心平台所需的大量专业工程技术。

目标万亿参数 AI 模型

Blackwell 旨在满足现代人工智能的需求，并为大型语言模型（如 Meta 的 405B Llama-3.1）提供出色的性能。随着 LLMs 的规模越来越大，参数也越来越多，数据中心将需要更多的计算和更低的延迟。

多 GPU 推理方法

多 GPU 推理方法是在多个 GPU 上进行计算，以获得低延迟和高吞吐量，但采用多 GPU 路线也有其复杂性。多 GPU 环境中的每个 GPU 都必须将计算结果发送给每一层的其他 GPU，这就需要高带宽的 GPU 对 GPU 通信。

多 GPU 推理方法是在多个 GPU 上进行计算，以获得低延迟和高吞吐量，但采用多 GPU 路线也有其复杂性。多 GPU 环境中的每个 GPU 都必须将计算结果发送给每一层的其他 GPU，这就需要高带宽的 GPU 对 GPU 通信。

更快的 NVLINK 交换机

通过 Blackwell，NVIDIA 推出了速度更快的 NVLINK 交换机，将结构带宽提高了一倍，达到 1.8 TB/s。NVLINK 交换机本身是基于台积电 4NP 节点的 800mm2 芯片，可将 NVLINK 扩展到 GB200 NVL72 机架中的 72 个 GPU。

该芯片通过 72 个端口提供 7.2 TB/s 的全对全双向带宽，网内计算能力为 3.6 TFLOPs。NVLINK 交换机托盘配有两个这样的交换机，提供高达 14.4 TB/s 的总带宽。

水冷散热

英伟达采用水冷散热，来提升性能和效率。GB200、Grace Blackwell GB200 和 B200 系统将采用这些新的液冷解决方案，可将数据中心设施的电力成本最多降低 28%。

首张使用 FP4 计算生成的人工智能图像

英伟达™（NVIDIA®）还分享了全球首张使用  FP4 计算生成的人工智能图像。图中显示，FP4 量化模型生成的 4 位兔子图像与 FP16 模型非常相似，但速度更快。

由 MLPerf  在稳定扩散中使用 Blackwell 制作而成。现在，降低精度（从 FP16 到 FP4）所面临的挑战是会损失一些精度。