整理 | 燕珊
据 The Information 最新报道，英伟达下一代 Blackwell 芯片在高密度服务器机架中出现严重过热问题，导致设计变更和客户方面的部署延迟。这让 Google、Meta 和微软等主要客户对能否按时部署 Blackwell 产生担忧。
过热问题或拖累交付计划
英伟达早在今年 3 月发布了 Blackwell 系列产品，原计划是 2024 年第二季度发货，但之前已经因为设计缺陷而推迟。
据报道，Blackwell GPU 在高密度服务器机架中面临严重的过热问题。这些高密度服务器机架集成了 72 块 AI 芯片，每个机架功耗高达 120kW。但高密度和高功耗的设计带来了散热难题，不仅限制了 GPU 性能，还可能损坏硬件组件。
为解决这一问题，英伟达不得不多次调整机架设计，并对冷却系统进行工程修订。据悉，英伟达已指示供应商实施多项改进措施。
英伟达对此回应称，散热问题和设计变更是技术开发中的正常流程，并重申正在与云服务商和供应商合作，确保最终产品符合性能和可靠性要求。
戴尔宣布，基于英伟达 GB200 NVL72 架构且采用液冷技术的服务器机架已发货在等待 Blackwell 问题解决的同时，一些客户已开始考虑替代方案。据报道，部分客户比如微软，已计划通过更换部分组件来定制 Blackwell 机架，以适应其数据中心需求。
一位云计算公司高管透露，他们正在增加当前一代 Hopper 芯片的采购量。分析认为，这可能在短期内提升英伟达的收入，尤其是 Hopper 芯片的利润率较高。然而，这种转向也可能削弱未来对 Blackwell 及其 NVLink 服务器的需求，对英伟达的长期增长构成潜在威胁。
在散热问题之前，因为封装设计的问题，Blackwell 芯片的发布至少被推迟了三个月。Blackwell 芯片采用台积电的 CoWoS-L 封装技术，通过局部硅互连（LSI）桥实现高达 10 TB/s 的数据传输速度。然而，GPU 芯片、LSI 桥和主板之间的热膨胀特性不匹配，曾导致芯片变形和系统故障。
为解决这一问题，英伟达调整了芯片结构，并重新设计模具，最终在 10 月底完成了修正。
Tom’s Hardware 指出，尽管此类调整在大规模技术推广中很常见，但还是可能会进一步推迟 Blackwell 的预期发货时间。
Blackwell 需求惊人，
性能表现屡创新高
Blackwell 芯片自发布以来，市场需求和关注度一直很高。黄仁勋在此前采访中曾多次表示，市场对 Blackwell 芯片的需求强到“疯狂（insane）”。
在近期的 MLPerf Training 4.1 基准测试中，Blackwell GPU 也继续展现领先的性能。
上周，英伟达公布了 Blackwell GPU 在 MLPerf v4.1 AI 训练工作负载方面的成绩——在 MLPerf Training 4.1 的测试中，训练 Llama 270B 模型的速度较前代 Hopper GPU 快了达 2.2 倍。此外，得益于 HBM3e 高带宽内存的应用，Blackwell仅需 64 块 GPU 即可完成此前需 256 块 Hopper GPU 才能达到的计算任务。
与此同时，Hopper 平台也在持续优化。在本轮 MLPerf 训练测试中，Hopper 的每 GPU GPT-3 175B 训练性能比首次引入该基准时提高了 1.3 倍。
分析师普遍认为，AI 应用的发展仍处于早期阶段，Blackwell 的推出将继续推动英伟达业绩增长。摩根士丹利预计，Blackwell 新产品线将在 2025 年第一季度提升公司收入，预计销售额将在 50 亿至 60 亿美元之间。
随着 Blackwell 预计于 2025 年 1 月底开始大规模交付，其实际表现能否满足市场预期，将成为接下来观察的重点。
AMD 推出新款 AI 芯片
挑战 Blackwell
在英伟达努力解决技术问题的同时，AMD 也在加速进军 AI 芯片市场。上个月，AMD 宣布推出全新 AI 芯片 Instinct MI325X，并且计划在 2024 年底前开始生产。AMD 的这一动作被认为是对英伟达在 GPU 市场主导地位的挑战。
目前，英伟达的 GPU 在 AI 芯片市场占据 90% 以上份额，而 AMD 一直稳居第二。此次发布的 MI325X 是去年推出的 MI300X 的继任者，AMD 计划每年发布一款新芯片，以更快响应市场需求并缩小与英伟达的差距。
AMD 预计，到 2028 年，AI 芯片市场规模将达到 5000 亿美元。AMD CEO 苏姿丰表示，“AI 需求正在迅速超出预期，全球范围内的投资仍在加速。”在性能方面，苏姿丰表示，MI325X 在处理 Meta 的 Llama 3.1 模型时推理性能比 Nvidia H200 高出 40%。
虽然 AMD 没有宣布新的客户名单，但公司此前已透露过 Meta、微软和 OpenAI 正在使用其 AI 芯片的消息。AMD 也强调，其芯片在生成内容和预测类 AI 应用中具有优势，这得益于其先进的内存设计。
然而，英伟达的 CUDA 语言已成为 AI 开发的事实标准，其技术生态和市场优势仍然是 AMD 最大的竞争障碍。有分析指出，随着 Meta、微软等云巨头对 AI 需求的持续增长，AMD 有机会通过价格和性能的差异化策略，吸引更多客户，尤其是在生成式 AI 模型推理等细分领域。
