芯片概述
NVIDIA Blackwell Ultra B300是英伟达在2025年推出的旗舰级AI计算芯片，基于Blackwell架构，专为大规模AI推理和训练设计。其核心亮点包括288GB HBM3e显存、15 PetaFLOPS FP4算力，以及液冷散热技术，性能较前代Hopper架构提升40倍[26][27]。该芯片已应用于GB300 NVL72机架级解决方案，面向超大规模数据中心和AI工厂场景[22][24]。
核心性能参数
| 指标 | 参数 | 对比前代（B200） |
| 显存容量 | 288GB HBM3e | 提升50%[16][26] |
| FP4算力 | 15 PetaFLOPS | 稠密计算提升1.5倍[24] |
| 功耗 | 1400W | 增加40%[16][27] |
| 互联带宽 | 1.6Tbps（ConnectX-8 SuperNIC） | 翻倍[16][22] |
关键技术创新：
1. 第二代Transformer引擎：支持4位浮点（FP4）精度，通过微张量缩放技术优化内存使用，显著提升MoE（混合专家）模型的推理效率[26]。
2. NVLink Switch系统：实现72颗GPU互联，总带宽达130TB/s，形成单一大型计算域，适用于长上下文推理和多智能体AI任务[24]。
3. 硅光交换机技术：Spectrum-X Photonics提供400Tb/s总带宽，功耗降低40%，解决超大规模集群的通信瓶颈[22]。
市场表现与行业应用
- 企业级部署：微软、AWS等云服务商已采用GB300构建AI工厂，但其供应链问题导致部分订单转向HGX系统[28]。
- 性能对比：在运行DeepSeek-R1模型时，搭配Dynamo框架的B300推理效率提升30倍，单位token生成成本降低87%[22][26]。
- 国产替代背景：受美国芯片管制影响，中国AI服务器市场本土芯片占比预计2025年达40%，昇腾910B等国产芯片在特定场景（如中文NLP）性能接近B300[1][21]。
评测总结
优势：
– 算力密度行业领先：单机架支持7180亿参数模型训练，适合前沿AI研究[21][24]。
– 生态整合完善：CUDA+TensorRT-LLM工具链覆盖140万开发者，降低迁移成本[20][26]。
挑战：
– 高功耗与散热需求：液冷成为标配，数据中心改造成本增加[22][27]。
– 供应链风险：台积电4NP工艺良率问题可能导致2025年量产延迟[28]。