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2024年英伟达GTC大会上，英伟达宣布了Drive Thor获得一系列客户采纳，包括比亚迪、小鹏和广汽埃安Hyper，不过没有极氪的名字，有点意外，极氪所在的吉利集团子公司芯擎则在3月20号的亿咖通Tech Day上布了与英伟达Orin对标的AD1000芯片，极氪很有可能不会使用Thor了。毫无意外，Drive Thor也采用了跟英伟达最新GPU B100/B200/GB200的Blackwell架构。
今天我们来着重看一下最新的Blackwell架构，大部分专业人士和投资者对新的Blackwell架构没有多少好感，发布新产品后，英伟达股价有所下跌，平心而论，Blackwell的确乏善可陈。
此外，英伟达也更改了对Thor算力的描述，https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-drive-powers-next-generation-transportation，明确指出是1000TOPS，而在2022年9月的新闻稿里，https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-unveils-drive-thor-centralized-car-computer-unifying-cluster-infotainment-automated-driving-and-parking-in-a-single-cost-saving-system明确指出是2000TOPS，当然这个没有点明模型精度，或许2000TOPS是FP4精度。Thor应该和Orin一样有多个版本，顶配算力1000TOPS，低配可能是500TOPS。
北京时间3月19日，采用英伟达新一代GPU架构Blackwell的首款产品B100和B200正式发布，同时发布的还有GB200系统以及售价可能超过500万美元的GB200 NVL72服务器。
简单地说就是将两颗H100放在了一起，就像苹果的M1系列一样。
苹果的M1Max可以持续扩展出多个产品，英伟达的B100也是如此，两者用的技术都一样，都是MCM。
英伟达三代GPU旗舰对比。
GB200的GPU部分，差不多等于拼凑了4个B100，性能是10000FLOPS@FP8，单个B100的性能是3500FLOPS@FP8。尽管有最新的高达1.8TB/s的NVLink加持，性能也只是勉强3倍。而通常车载网络是1GB/s，远低于NVLink，4个Orin级联顶多能算1.05倍也就是267TOPS的算力。
三款Blackwell架构产品的性能对比，B100可能是B200的降频版，会在2024年推出，而B200要等到2025年才能推出，和H100的单GPU die相比，B100和B200都是双GPU die，H100使用台积电N4工艺，800亿个晶体管，die size是814平方毫米，B100和B200都是使用台积电4NP工艺，die size可能是880平方毫米，晶体管密度提高，同时die size也大了，最终是1040亿晶体管。B100的性能是3500TFLOPS，H100 SXM5型是3958TFLOPS，性能没有提升，反而下降了，当然和性能稍差的H100 PCIe版相比大约提高了474TOFLOPS，但是H100 PCIe的TDP功耗只有300瓦，而B100是700瓦。和H100相比，B100提升不多，甚至没有提升。
2017年6月英伟达发表论文《MCM-GPU: Multi-Chip-Module GPUs for Continued Performance Scalability》提出了MCM设计，直到7年后才付诸产品。
图片来源：NVIDIA
MCM-GPU设计基本就是现在比较火爆的Chiplet设计，但是英伟达一直未将MCM付诸实际设计中。英伟达一直坚持Monolithic单一光刻设计，这是因为die与die之间通讯带宽永远无法和monolithic内部的通讯带宽比，换句话说Chiplet不适合高AI算力场合，在纯CPU领域是Chiplet的最佳应用领域。
图片来源：NVIDIA
英伟达2017年论文提及的MCM-GPU架构如上图，英伟达在MCM-GPU架构里主要引入了L1.5缓存，它介于L1缓存和L2缓存之间，XBAR是Crossbar，英伟达的解释是XBAR负责将数据包从给定的源单元传输到特定的目标单元。有点像交换或路由。GPM就是GPU模块。
英伟达再次提到了芯片物理限制，因为光掩膜的限制，芯片的面积无法超过880（也有说是850）平方毫米，这是物理极限，除非光刻机领域出现革命性革新。同时芯片面积越大，良率就越低，成本就越高，这是Chiplet产生的根本原因，不过英伟达对Chiplet不屑一顾。英伟达一直坚持Monolithic单一光刻设计，这是因为Chiplet的die与die之间通讯带宽永远无法和monolithic内部的通讯带宽相提并论。
很多人引用这张图，芯片Die 尺寸750平方毫米的良率只有35.7%，50平方毫米是94.2%，实际没有这么夸张。英伟达的A100的die尺寸高达826平方毫米，H100的die尺寸也有814平方毫米，远超750平方毫米。但是英伟达依靠CUDA建立的护城河，产品具有极高溢价，不在乎成本高昂，英伟达有能力将成本转嫁到下游客户头上。
NVIDIA的H100利润率达到90%。同时也给出了估算的H100的成本构成，NVIDIA向台积电下订单，用 N4工艺制造 GPU 芯片，平均每颗成本 155 美元。NVIDIA从 SK 海力士（未来可能有三星、美光）采购六颗 HBM3芯片，成本大概 2000 美元。台积电生产出来的 GPU 和NVIDIA采购的 HBM3 芯片，一起送到台积电 CoWoS 封装产线，以性能折损最小的方式加工成 H100，成本大约 723 美元 。
B100的HBM是192GB的HBM3E，成本大概5000美元，die size加倍，制造和封装成本增加超过一倍，大概是2000美元，B100和B200的成本大约7000美元，英伟达一贯90%的利润率，B100售价大概7万美元，B200大概8万美元。
Thor的CPU部分可能会与英伟达Grace一样，使用ARM Neoverse的V2架构，核心数肯定不需要72颗，12或16核心足够了。Thor肯定无法使用昂贵的HBM，最多可能是GDDR6存储。顶配Thor的售价估计在1000美元左右，低配估计600美元，英伟达可能是考虑成本因素，才将算力缩水了一半。
英伟达是不是有些江郎才尽了？
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