NVIDIA Grace Hopper：超級晶片如何重構 AI 運算？
- Amiee
- 1天前
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當你的語音助理開始講得比你還快、你的影像生成工具輸出速度像開了金手指，背後都有一個共通的秘密武器：AI 運算力。隨著 AI 模型愈來愈龐大，參數數量動輒上兆、模型大小如山，傳統的 CPU + GPU 組合漸漸吃不消。為此，NVIDIA 推出了以 CPU+GPU 融合設計為核心的超級晶片組合——Grace Hopper Superchip。
這不是硬體拼裝包，而是一個嶄新的架構設計，標誌著 AI 運算邁入「異質融合（Heterogeneous Computing）」的新世代。
H2O 架構解析：Grace + Hopper 的異質融合實作
被稱為 H2O 架構的設計，是指將 Grace CPU 與 Hopper GPU 這兩種不同類型的處理器，透過異質整合（heterogeneous integration）封裝在同一塊晶片模組中。
它們之間透過一種名為 NVLink-C2C（Chip-to-Chip）的高速互聯技術直接連接，形成一個高速、低延遲且共用記憶體空間的運算平台。這種設計不僅大幅提升了兩者間的資料傳輸效率（高達 900GB/s），更可減少傳統 CPU-GPU 架構中因 PCIe 接口帶來的瓶頸，進一步強化整體 AI 運算性能與記憶體存取效率。
元件 | 核心技術 | 特色 | 效能參數 |
Grace CPU | Arm Neoverse V2 架構 | 搭載 LPDDR5x，適合高效能與節能運算 | 單通道最高 480GB 記憶體、546GB/s 頻寬 |
Hopper GPU | Hopper 架構 + Transformer Engine | AI 訓練加速、支援 FP8 精度與第 4 代 Tensor Core | FP8 效能為 Ampere 架構 4 倍 |
NVLink-C2C | 晶片互聯技術（Chip-to-Chip） | 支援共享記憶體與低延遲通訊 | 頻寬達 900GB/s，為 PCIe Gen5 約 7 倍 |
這樣的異質設計與資料共用機制，將 CPU 與 GPU 從傳統主從架構推向共生架構，使得模型訓練不再需要頻繁搬移資料，大幅提升效能與節能效率。
雙重任務最佳化：訓練與推論一次搞定
Grace Hopper 超級晶片不只是訓練用，它更是一款為 AI 推論任務量身打造的全方位處理平台。所謂「推論」，是指在模型訓練完成後，將其應用在真實資料上進行預測或判斷的過程。這類任務常發生在聊天機器人（如 ChatGPT）、語音助理、即時翻譯、影像辨識等日常應用中，特別要求運算的速度夠快、反應夠即時、耗能不能太高。
Grace Hopper 超級晶片就是針對這樣的需求，透過 CPU 與 GPU 的協同設計達到最佳化：
記憶體融合： Grace CPU 搭配 LPDDR5x 記憶體，功耗較傳統 DDR5 降低超過 2 倍（數據來自 NVIDIA 官方白皮書）。Hopper GPU 則搭載 HBM3（High Bandwidth Memory 3），每顆高達 96GB，總頻寬可達 3TB/s，記憶體總容量上看 600GB，是 AI 巨量模型運行的基石。
多任務並行處理： CPU 處理資料預處理、I/O 管理與記憶體調度；GPU 專心跑模型運算，兩者透過共享記憶體同步合作，不需多餘搬移作業。
軟體支援強化： Grace Hopper 支援 CUDA、NVIDIA AI、cuDNN、Transformer Engine SDK、NCCL 等完整開發堆疊，並可無縫整合至主流 AI 模型開發框架如 PyTorch、TensorFlow、JAX 與 Hugging Face Transformers。
這樣的架構也被多家雲端服務業者導入，包含 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 與 Oracle Cloud 等，成為 2024 年 AI 計算平台的關鍵基礎建設之一。
雲端服務平台 | 導入技術 | 應用領域 |
AWS | Grace Hopper 超級晶片 | SageMaker 大型語言模型訓練、推論加速 |
Google Cloud | Grace Hopper + NVIDIA DGX GH200 | Vertex AI 多模態應用訓練與推論 |
Microsoft Azure | Grace Hopper 與黑晶架構佈署 | Azure AI 模型服務、生成式應用平台 |
Oracle Cloud | 高速 AI VM 實例搭載 Grace Hopper | 企業智慧應用、資料科學模擬 |
這些平台皆因應客戶對於 AI 模型推論、即時分析與大規模訓練的需求，逐步導入 Grace Hopper 作為主力 AI 基礎建設核心，進一步提升雲端環境的性能密度與效率。
Blackwell 架構登場：Grace Hopper 的強力接班人
在 2024 年 GTC（GPU Technology Conference）大會上，NVIDIA 正式發表了其新一代 GPU 架構——Blackwell 架構。這套架構是繼 Hopper 架構之後的革命性進展，不僅保留了 Hopper 針對 AI 加速的核心技術（如 Transformer Engine 與 FP8 支援），更進一步加強了晶片的整合方式、運算密度與能耗比。
Blackwell 採用雙晶片模組設計（B100 與 B200），結合先進封裝與記憶體系統，大幅提升每單位面積的算力密度，並支援更大容量與更高速的 HBM3E 記憶體。其設計目的，就是要應對下一世代 AI 模型對超高算力與即時運算的需求，例如萬億參數級別的語言模型與高解析度多模態生成應用。
Blackwell GPU： 具備雙晶片（B100/B200）封裝設計，單一系統支援高達 192GB HBM3E 記憶體，每秒頻寬超過 8TB/s，支援超過 20 PFLOPS 的 FP8 運算能力，是 Hopper 架構 FP8 效能的兩倍以上。詳見 NVIDIA GTC 2024 發表內容。
Grace Blackwell 系統： 延續 Grace Hopper 模型，由 Grace CPU 搭配 B100/B200 GPU 組成，支援下一代 AI 模型，如 GPT-5、Gemini Ultra 等的訓練與推論需求。
NVLink Switch System： 擴展原本的 NVLink 技術，允許數百張 GPU 建構成大規模分散式系統，整合更彈性、模組化的 AI 資料中心架構。
簡言之，若 Grace Hopper 是為萬億參數的第一階段而生，那麼 Blackwell 就是下一個層級的「兆兆級」AI 模型與基礎設施所需的重裝備。以下整理表清楚比較這兩代架構的主要特色與應用焦點：
項目 | Grace Hopper 架構 | Blackwell 架構 |
發布年份 | 2022 年 | 2024 年 |
架構組合 | Grace CPU + Hopper GPU | Grace CPU + B100/B200 GPU |
記憶體技術 | LPDDR5x + HBM3 | LPDDR5x + HBM3E（頻寬翻倍） |
運算焦點 | 萬億參數等級訓練與推論 | 兆兆級模型、大型多模態 AI 應用 |
應用場景 | LLM、推論加速、數位分身 | GPT-5、Gemini Ultra、AI 資料中心 |
架構特點 | 異質融合、記憶體一致性、FP8 支援 | 雙晶片設計、NVLink Switch、模組化擴展 |
這也代表，從 Grace Hopper 到 Blackwell，NVIDIA 並不只是推出更強的 GPU，而是推動整體 AI 運算平台邁入下一個大規模協作與模組化的階段。
應用場景全解析：從 LLM、科學模擬到智慧製造
Grace Hopper 與 Blackwell 架構並非只為訓練大型語言模型（LLM）而設計，它們的計算效能與記憶體架構也非常適合應用於其他高需求、高並行處理的任務。這些架構強調的是通用性與模組化，讓 AI 運算不再侷限於雲端訓練中心，也可延伸至邊緣運算與即時分析場景。以下是其主要應用範疇：
大型語言模型（LLM）訓練與微調： Meta 的 Llama 3、Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT-4 系列，都可直接受惠於 H2O 與 Blackwell 的高速記憶體與運算能力。
即時推論與多模態生成（如語音、影像、影片）： Grace CPU 提供預處理與快取功能，讓即時應用像是 AI 配音、即時客服回應都能秒上場。
數位分身（Digital Twin）： 在工業製造、氣候模擬、智慧城市中，可用於建構物理與數據融合的模擬環境，並搭配 NVIDIA Omniverse 平台實現虛實整合。
醫療與基因運算：支援結構性生物模擬（如蛋白質摺疊）、基因資料分析等，能顯著縮短醫療研究時間。
AI 架構的未來是異質融合
在萬億參數已成日常、生成式 AI 持續創新演化的時代，Grace Hopper 不只是超級晶片，更是一種 CPU-GPU 共生、軟硬協同的新設計典範。它象徵著從「CPU 為主、GPU 為輔」的運算思維，走向「雙中樞協作」的 AI 運算設計哲學。
未來，Blackwell 與 Grace Hopper 的系統也可能延伸出 Grace Blackwell、Blackwell Blackwell 等新組合，進一步融合記憶體、互聯與冷卻設計，為 AI 時代建構出高效、擴展、可持續的運算基礎設施。
