在2024年的COMPUTEX展會上，NVIDIA的CEO黃仁勳介紹了最新的Blackwell晶片和DGX系統。這些新技術顯著提升了計算能力和效率，其中Blackwell晶片可以集成到DGX系統中，並採用了風冷或液冷散熱方案。新系統MGX採用了模塊化設計，能夠容納多達72個GPU，通過NVLink Switch連接，實現了數據傳輸和運算性能的飛躍。這些創新使得訓練大型語言模型的能耗大幅降低，性能提升超過摩爾定律的預期，展示了過去八年內在計算技術領域取得的驚人進步。
這篇文章比較了使用不同硬體配置在 AI 推論中的數據傳輸速率和效能。主要比較了 GPU（RTX 4090、RTX 3090、RTX 3080）、PC DDR4 DRAM 以及 AI 100 SSD 的性能。結果顯示，GPU VRAM 擁有最優越的數據傳輸能力，特別是 RTX 4090 在處理大規模數據時表現最佳。而 DDR4 DRAM 和 SSD 在面對高強度運算需求時顯得不足。總結來說，高性能 GPU 是 AI 運算效率的最佳選擇。
GeForce RTX 40 系列 GPU 顯示卡包含多款型號，其最大記憶體為 24GB GDDR6X，電源需求高達 600W，CUDA 核心最多可達 18432 個，運算性能高達 90 TFLOPS。該系列顯示卡採用 GDDR6X 記憶體，相比上一代的 GDDR6，擁有更高的記憶體頻寬和速度，從而提升遊戲效能。此外，這一系列也支持光線追蹤技術，帶來更加逼真的光影效果。例如，GeForce RTX 4090 Ti 擁有 24GB GDDR6X 記憶體和 384 位元記憶體頻寬，適合追求最高畫質遊戲的玩家。而 GeForce RTX 4080 16GB 版本則是為追求高畫質遊戲體驗的玩家設計，具有更大的記憶體容量。整體來說，GeForce RTX 40 系列顯示卡為不同需求的玩家提供了多種選擇。
在現代計算領域，GPU和NPU扮演著不可或缺的角色。通過趣味比喻，我們將GPU視為萬能的瑞士刀，它的多功能性讓它在各種任務上都能派上用場，從圖形渲染到複雜的科學計算。而NPU則被比作專業的外科手術刀，憑藉其高效性和精準度，在AI和機器學習領域展現出其獨特的價值。兩者的協同工作，如同足球隊中的全能球員與專門的射手，共同推動技術進步。在選擇GPU還是NPU時，需根據具體任務的需求來決定，就像選擇瑞士刀還是外科手術刀一樣。展望未來，GPU和NPU的融合與創新將如同科技界的“變形金剛”，不斷進化以適應新興的應用場景，推動計算技術向更高效、更專業化的方向發展。