12月14日消息，已成這兩年AI爆發(fā)，核心它不僅影響了AI產(chǎn)業(yè)，表態(tài)實(shí)際上還在改變了芯片發(fā)展的放棄方向，但是位計(jì)這個(gè)方向?qū)PC、科學(xué)計(jì)算來說可不一定是已成好事。

這是核心因?yàn)镹VIDIA近年來已經(jīng)把AI性能作為一切的核心，計(jì)算精度實(shí)際上是表態(tài)不斷降低的，以前大家比較GPU性能可能還會(huì)計(jì)算有FP64、放棄FP32這兩個(gè)核心指標(biāo)，位計(jì)如今AI時(shí)代，已成FP16、核心FP8及FP4才是表態(tài)重點(diǎn)。

我們之前提到過，放棄NVIDIA新一代顯卡會(huì)轉(zhuǎn)向FP4標(biāo)準(zhǔn)，位計(jì)從Blackwell開始雖然也支持FP4、MXFP4這兩種標(biāo)準(zhǔn)，但重點(diǎn)推的是NVFP4，它跟E2M1 FP4結(jié)構(gòu)差不多，但精度幾乎沒有多少損失。

GB300在支持FP4后性能提升了50%，精度比FP8幾乎沒有損失，內(nèi)存占用大幅減少2-3倍，能效則是50倍提升。

但是在FP64上面，這幾年的顯卡，尤其是頂級(jí)產(chǎn)品不僅沒提升，還在倒退，HPCWire做了這幾代顯卡的對比，如下所示：

A100時(shí)代FP64性能還有9.7TFLOPS，H100及H200是34TFLOPS，B100、B200是30、37TFLOPS，B300則是大幅降低到了1.2TFLOPS。

這已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)圈的抱怨，SC25大會(huì)期間，TOP500的發(fā)起人、田納西大學(xué)教授Jack Dongarra就表示NVIDIA在從Hopper架構(gòu)轉(zhuǎn)向Blackwell時(shí)沒有實(shí)質(zhì)性提升FP64性能。

AI性能雖然重要，但在科學(xué)計(jì)算上，比如材料科學(xué)、氣候建模、流體力學(xué)模擬等研究中，F(xiàn)P64性能是無可替代的。

對于這些質(zhì)疑，NVIDIA負(fù)責(zé)HPC、AI超大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施解決方案的高級(jí)總監(jiān)Dion Harris強(qiáng)調(diào)他們并沒有放棄64位計(jì)算，它依然是核心。

他提到10月份推出的cuBLAS，這是一個(gè)CUDA-X數(shù)學(xué)庫，可以在矢量核心上模擬FP64計(jì)算，使用這個(gè)庫可以讓FP64性能提升1.8倍。

至于專業(yè)人士期待的FP64性能提升，Dion Harris提到NVIDIA未來的GPU會(huì)在核心底層上提升FP64計(jì)算，但具體信息暫時(shí)不能說。

明年3月份會(huì)有GTC大會(huì)上，NVIDIA應(yīng)該會(huì)公布下一代GPU架構(gòu)了，或許會(huì)在這方面有所變化。