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• 1 传统原厂 GPU 服务器：Intel/AMD x86 CPU + NVIDIA GPU
• 2 新一代原厂 GPU 服务器：NVIDIA CPU + NVIDIA GPU
  • 2.1 CPU 芯片：Grace (ARM)
  • 2.2 GPU 芯片：Hopper/Blackwell/…
  • 2.3 芯片产品（命名）举例
    • 2.3.1 Grace CPU + Hopper 200 (H200) GPU：GH200
    • 2.3.2 Grace CPU + Blackwell 200 (B200) GPU：GB200
• 3 GH200 服务器内部设计
  • 3.1 GH200 芯片逻辑图：CPU+GPU+RAM+VRAM 集成到单颗芯片
    • 3.1.1 核心硬件
    • 3.1.2 芯片硬件互连
  • 3.2 CPU 和内存
    • 3.2.1 72-core ARMv9 CPU
    • 3.2.2 480GB LPDDR5X (Low-Power DDR) 内存
    • 3.2.3 三种内存对比：DDR vs. LPDDR vs. HBM
  • 3.3 GPU 和显存
    • 3.3.1 H200 GPU
    • 3.3.2 显存选配
  • 3.4 变种：GH200 NVL2，用 NVLINK 全连接两颗 GH200
  • 3.5 GH200 & GH200 NVL2 产品参数（算力）
• 4 GH200 服务器及组网
  • 4.1 NVIDIA MGX with GH200：原厂主机及组网
  • 4.2 NVIDIA GH200 NVL32：原厂 32 卡机柜
• 5 总结
• 参考资料

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1 传统原厂 GPU 服务器：Intel/AMD x86 CPU + NVIDIA GPU

2024 之前，不管是 NVIDIA 原厂还是第三方服务器厂商的 NVIDIA GPU 机器，都是以 x86 CPU 机器为底座， GPU 以 PCIe 板卡或 8 卡模组的方式连接到主板上，我们在第一篇中有过详细介绍，

典型 8 卡 A100 主机硬件拓扑

这时 CPU 和 GPU 是独立的，服务器厂商只要买 GPU 模组（例如 8*A100），都可以自己组装服务器。 至于 Intel/AMD CPU 用哪家，就看性能、成本或性价比考虑了。

2 新一代原厂 GPU 服务器：NVIDIA CPU + NVIDIA GPU

随着 2024 年 NVIDIA GH200 芯片的问世，NVIDIA 的 GPU 开始自带 CPU 了。

• 桌面计算机时代：CPU 为主，GPU（显卡）为辅，CPU 芯片中可以集成一块 GPU 芯片， 叫集成显卡；
• AI 数据中心时代：GPU 反客为主，CPU 退居次席，GPU 芯片/板卡中集成 CPU。

所以 NVIDIA 集成度越来越高，开始提供整机或整机柜。

2.1 CPU 芯片：Grace (ARM)

基于 ARMv9 设计。

2.2 GPU 芯片：Hopper/Blackwell/…

比如 Hopper 系列，先出的 H100-80GB，后面继续迭代：

1. H800：H100 的阉割版，
2. H200：H100 的升级版，
3. H20：H200 的阉割版，比 H800 还差，差多了。

算力对比：GPU Performance (Data Sheets) Quick Reference (2023)

2.3 芯片产品（命名）举例

2.3.1 Grace CPU + Hopper 200 (H200) GPU：GH200

一张板子：

NVIDIA GH200 芯片（板卡）渲染图。左：Grace CPU 芯片；右：Hopper GPU 芯片 [2]

2.3.2 Grace CPU + Blackwell 200 (B200) GPU：GB200

一个板子（模块），功耗太大，自带液冷：

NVIDIA GB200 渲染图，一个模块包括 2 Grace CPU + 4 B200 GPU，另外自带了液冷模块。 [3]

72 张 B200 组成一个原厂机柜 NVL72：

NVIDIA GB200 NVL72 机柜。 [3]

3 GH200 服务器内部设计

3.1 GH200 芯片逻辑图：CPU+GPU+RAM+VRAM 集成到单颗芯片

NVIDIA GH200 芯片（单颗）逻辑图。[2]

3.1.1 核心硬件

如上图所示，一颗 GH200 超级芯片集成了下面这些核心部件：

1. 一颗 NVIDIA Grace CPU；
2. 一颗 NVIDIA H200 GPU；
3. 最多 480GB CPU 内存；
4. 96GB 或 144GB GPU 显存。

3.1.2 芯片硬件互连

1. CPU 通过 4 个 PCIe Gen5 x16 连接到主板，

   • 单个 PCIe Gen5 x16 的速度是双向 128GB/s，
   • 所以 4 个的总速度是 512GB/s；

2. CPU 和 GPU 之间，通过 NVLink® Chip-2-Chip (NVLink-C2C) 技术互连，

   • 900 GB/s，比 PCIe Gen5 x16 的速度快 7 倍；

3. GPU 互连（同主机扩跨主机）：18x NVLINK4

   • 900 GB/s

NVLink-C2C 提供了一种 NVIDIA 所谓的“memory coherency”：内存/显存一致性。好处：

• 内存+显存高达 624GB，对用户来说是统一的，可以不区分的使用；提升开发者效率；
• CPU 和 GPU 可以同时（concurrently and transparently）访问 CPU 和 GPU 内存。
• GPU 显存可以超分（oversubscribe），不够了就用 CPU 的内存，互连带宽够大，延迟很低。

下面再展开看看 CPU、内存、GPU 等等硬件。

3.2 CPU 和内存

3.2.1 72-core ARMv9 CPU

• 72-core Grace CPU (Neoverse V2 Armv9 core)

3.2.2 480GB LPDDR5X (Low-Power DDR) 内存

• 最大支持 480GB LPDDR5X 内存；
• 500GB/s per-CPU memory bandwidth。

参考下这个速度在存储领域的位置：

Fig. Peak bandwidth of storage media, networking, and distributed storage solutions. [1]

3.2.3 三种内存对比：DDR vs. LPDDR vs. HBM

• 普通服务器（绝大部分服务器）用的是 DDR 内存，通过主板上的 DIMM 插槽连接到 CPU，[1] 中有详细介绍；
• 1-4 代的 LPDDR 是对应的 1-4 代 DDR 的低功耗版，常用于手机等设备。
  • LPDDR5 是独立于 DDR5 设计的，甚至比 DDR5 投产还早；
  • 直接和 CPU 焊到一起的，不可插拔，不可扩展，成本更高，但好处是速度更快；
  • 还有个类似的是 GDDR，例如 RTX 4090 用的 GDDR。
• HBM 在第一篇中已经介绍过了；

下面列个表格对比三种内存的优缺点，注意其中的高/中/低都是三者相对而言的：

	DDR	LPDDR	HBM
容量	大	中	小
速度	慢	中	快
带宽	低	中	高
可扩展性	好	差	差
可插拔	可	不可	不可
成本	低	中	高
功耗	高	中	低

更多细节，见 [1]。

例如，与 8-channel DDR5（目前高端 x86 服务器的配置）相比， GH200 的 LPDDR5X 内存带宽高 53%，功耗还低 1/8。

3.3 GPU 和显存

3.3.1 H200 GPU

算力见下面。

3.3.2 显存选配

支持两种显存，二选一：

• 96GB HBM3
• 144GB HBM3e，4.9TB/s，比 H100 SXM 的带宽高 50%；

3.4 变种：GH200 NVL2，用 NVLINK 全连接两颗 GH200

在一张板子内放两颗 GH200 芯片，CPU/GPU/RAM/VRAM 等等都翻倍，而且两颗芯片之间是全连接。

例如，对于一台能插 8 张板卡的服务器，

• 用 GH200 芯片：CPU 和 GPU 数量 8 * {72 Grace CPU, 1 H200 GPU}
• 用 GH200 NVL2 变种：CPU 和 GPU 数量 8 * {144 Grace CPU, 2 H200 GPU}

3.5 GH200 & GH200 NVL2 产品参数（算力）

NVIDIA GH200 产品参数。上半部分是 CPU、内存等参数，从 "FP64" 往下是 GPU 参数。[2]

4 GH200 服务器及组网

两种服务器规格，分别对应 PCIe 板卡和 NVLINK 板卡。

4.1 NVIDIA MGX with GH200：原厂主机及组网

下图是单卡 node 的一种组网方式：

NVIDIA GH200 MGX 服务器组网。每台 node 只有一片 GH200 芯片，作为 PCIe 板卡，没有 NVLINK。[2]

1. 每台 node 只有一片 GH200 芯片（所以只有一个 GPU），作为 PCIe 板卡，没有 NVLINK；
2. 每台 node 的网卡或加速卡 BlueField-3 (BF3) DPUs 连接到交换机；
3. 跨 node 的 GPU 之间没有直连，而是通过主机网络（走 GPU->CPU-->NIC 出去）的方式实现通信；
4. 适合 HPC workload、中小规模的 AI workload。

4.2 NVIDIA GH200 NVL32：原厂 32 卡机柜

通过 NVLINk 将 32 个 GH200 芯片全连接为一个逻辑 GPU 模块，所以叫 NVL32，

NVIDIA GH200 NVL32 组网。[2]

1. NVL32 模块实际形态是一个机柜；
   • 一个机柜能提供 19.5TB 内存+显存；

   • NVLink TLB 能让任意一个 GPU 访问这个机柜内的任意内存/显存；

     

     NVIDIA GH200 NVL32 中 3 种内存/显存访问方式。[2]

   • Extended GPU Memory (EGM)
2. 多个机柜再通过网络互连，形成集群，适合超大规模 AI workload。

5 总结

本文粗浅地整理了一些 NVIDIA GH200 相关技术知识。

其他：

• Grace CPU 的测评

参考资料

1. Practical Storage Hierarchy and Performance: From HDDs to On-chip Caches（2024）
2. NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip & Architecture, datasheet, 2024
3. NVIDIA GB200 NVL72 Delivers Trillion-Parameter LLM Training and Real-Time Inference, 2024