1.44E算力 全球首個生產級GB300 NVL72超算集羣正式上線

10月9日，微軟Azure宣佈全球首個生產級NVIDIA GB300 NVL72超算集羣正式上線。該集羣專為OpenAI的工作負載量身定製，將加速多萬億參數模型的開發和部署。

超級集羣

該GB300 NVL72集羣規模宏大，集成了超過4600個NVIDIA Blackwell Ultra GPU（換算下來應該是64台GB300 NVL72），通過NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand網絡平臺實現互聯，形成一個統一的加速器系統。

集羣每個機架級系統（NVL72）包含72個Blackwell Ultra GPU和36個NVIDIA Grace CPU，總計37TB快速內存，提供1.44 exaflops（每秒1.44億億次浮點運算）的FP4 Tensor Core性能。

在機架內部，第五代NVIDIA NVLink Switch實現了130 TB/s的全對全帶寬，確保高效的數據傳輸。在網絡方面，該集羣採用全胖樹（fat-tree）非阻塞架構，每GPU提供800 Gb/s的跨機架帶寬，支持數萬個GPU的無縫擴展。

此外，NVIDIA引入了自定義協議、集體庫和SHARP v4（Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol），進一步加速集體操作並提升有效帶寬一倍。

超級能效

該系統還優化了功耗管理，通過集成電解電容器的電源供應單元（PSU）實現功率平滑，減少電網波動。 在穩態運行中，能量存儲系統可在峰值時放電、在低谷時充電，降低峰值電網需求高達30%，並避免電壓尖峰或驟降等問題。

性能基準測試顯示，該集羣在MLPerf Inference v5.1中創下紀錄，例如在6710億參數的DeepSeek-R1推理模型上，每GPU吞吐量比NVIDIA Hopper架構高出5倍。它支持訓練周期從數月縮短至數周，並處理數百萬億參數的模型，特別適用於推理模型、代理AI系統和多模態生成AI。

GB300 NVL72採用全技術和獨立熱交換器，顯著降低冷卻能耗，同時最小化水資源消耗。這對構建綠色、高效設施時具有啓發意義。未來，微軟計劃將Blackwell Ultra GPU擴展至數十萬個，覆蓋全球AI數據中心。

「超算」？

微軟並沒有明確該集羣部署的具體地點，只是聲稱該集羣部署在微軟Azure的全球AI數據中心網絡中，並強調了「全球部署」（worldwide deployments），且計劃在多個地區擴展。

微軟Azure與NVIDIA的深度合作由來已久。雖然微軟沒有直接參與「星際之門」計劃，但Azure一直持續的為OpenAI提供算力支撐服務。此次部署也是雙方在硬件、系統、供應鏈和設施等多領域的共同成果。

微軟自身與多家行業媒體，均稱呼該集羣為「超級計算集羣（Supercomputing Cluster）」，但有別於傳統的超級計算機。

傳統超算，如「天河二號」或美國「Frontier」等，計算精度通常為常以FP64或FP32，這是因為科學計算（如氣候模擬、分子動力學、流體力學）需要高精度以確保結果的準確性。如TOP500榜單的標準測試HPL（High Performance Linpack）基於FP64，強調數值穩定性。

而GB300 NVL72集羣的主打精度為FP4，單機架提供1.44 exaflops的FP4 Tensor Core性能，專為AI訓練和推理優化。AI負載對精度要求低，而降低精度又能顯著提升計算效率，因此新的AI芯片精度普遍採用低精度模式。

不過，精度低並不意味着技術含量低。微軟Azure的NVIDIA GB300 NVL72集羣因其exaflops級性能、高並行架構、AI優化設計和先進能效管理，毫無疑問稱得起是一臺超級計算機，也是當前AI超算的新標杆。

|文章來源：中國IDC圈