在圖形渲染和高性能計算領(lǐng)域，NVIDIA一直保持著領(lǐng)先地位，然而他們并未停下創(chuàng)新的腳步。最新推出的Blackwell GPU架構(gòu)，不僅再次提升了性能，還同時兼顧了圖形處理和計算兩大領(lǐng)域的需求。
隨著RTX 50系列的發(fā)布，NVIDIA揭開了Blackwell架構(gòu)的神秘面紗，詳細介紹了其架構(gòu)設(shè)計、AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染以及DLSS 4技術(shù)。在CES 2025大展期間，受NVIDIA官方邀請，我們有幸參加了Editor’s Day活動，提前了解了Blackwell的設(shè)計細節(jié)，并親眼見證了多項技術(shù)演示。
首先，讓我們回顧一下NVIDIA在2022年推出的Ada Lovelace架構(gòu)，通過對比，我們可以更清晰地看到Blackwell架構(gòu)的革新之處。NVIDIA承認，當前GPU行業(yè)面臨著用戶對畫質(zhì)和幀率要求日益提高，但摩爾定律逐漸放緩的雙重挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這一矛盾，NVIDIA推出了支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染和AI算力飆升的Blackwell架構(gòu)。
盡管AI渲染技術(shù)已經(jīng)存在多年，并逐漸普及，但仍有不少玩家堅持認為原生渲染性能才是衡量GPU性能的標準，對基于AI算法的DLSS等技術(shù)持懷疑態(tài)度。然而，這種觀點可能過于片面。實際上，在現(xiàn)有技術(shù)條件下，AI渲染的畫面雖然與原生渲染有所不同，但目標都是為了提供更好的畫質(zhì)和更高的幀率。而且，隨著AI技術(shù)和算法的不斷進步，AI渲染的畫質(zhì)正在逐漸逼近甚至超越原生渲染。
為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，NVIDIA為Blackwell架構(gòu)設(shè)定了四大主要目標：優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負載、降低顯存占用、優(yōu)化AI精度與大模型、提高能效。通過第五代Tensor Core和FP4數(shù)據(jù)精度，Blackwell架構(gòu)實現(xiàn)了高達4000 AI TOPS的超高算力。同時，第四代RT Core帶來了360 RT TFLOPS的性能提升，并加入了全新的AI管理處理器（AMP），可以同步管理AI模型與圖形，自動拆分并調(diào)度不同類型的任務(wù)。
Blackwell架構(gòu)在優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負載方面做了大幅變革。首先，將傳統(tǒng)的著色器改造為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著色器，并加入了多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元。其次，將FP32/INT32、FP32兩種不同的著色器核心統(tǒng)一為FP32/INT32，提高了處理效率和靈活性。第三代Tensor Core也升級為第四代，進一步提升了性能。
在降低顯存占用方面，Blackwell架構(gòu)通過升級RT Core，提升了檢測光線、路徑與三角形相交的性能和效率。新增的三角形集群碰撞引擎和線性掃描球體技術(shù)，使得在處理復雜場景時能夠顯著減少顯存占用。據(jù)NVIDIA稱，Blackwell的三角形交互處理效率比Ada架構(gòu)提升了2倍，顯存占用量降低了25%。
在優(yōu)化AI精度與大模型方面，Blackwell架構(gòu)支持的數(shù)據(jù)類型越來越多，精度越來越低，速度越來越快。通過增加FP4精度，Blackwell架構(gòu)在性能上實現(xiàn)了翻番。同時，AMP處理器能夠自動識別并區(qū)分不同類型的指令，將其分配給最適合的硬件單元執(zhí)行，特別是優(yōu)先處理大語言模型（LLM），提高了整體效率。
在提高能效方面，Blackwell架構(gòu)通過時鐘門控、電源門控和電路門控等技術(shù)，顯著降低了功耗。同時，加速頻率切換技術(shù)的引入，使得GPU在需要時能夠更穩(wěn)定地運行在更高頻率，一旦完成工作則快速降低頻率進入低功耗模式。據(jù)NVIDIA稱，Blackwell架構(gòu)相比上一代可以節(jié)省多達50%的功耗。
除了硬件架構(gòu)的革新，Blackwell還在媒體能力方面進行了提升。支持DisplayPort 2.1和UHBR20模式，單通道帶寬高達20Gbps，總帶寬可達80Gbps。同時，NVDEC解碼引擎升級到第九代，NVENC編碼引擎升級到第六代，支持AV1格式的UHQ超高質(zhì)量模式以及HEVC格式的MV-HEVC多視圖功能。
在AI技術(shù)方面，Blackwell首次引入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著色器，為開發(fā)者帶來了全新的編程方式。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)紋理壓縮、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)材質(zhì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體積等技術(shù)，Blackwell能夠在保證畫質(zhì)的同時顯著降低顯存占用。RTX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輻射緩存（NRC）技術(shù)利用AI力量更準確地估算游戲場景中的間接光照效果，提升了畫面質(zhì)量和運行幀數(shù)。
在DLSS技術(shù)方面，全新的DLSS 4引入了Transformer模型支持，這是圖形領(lǐng)域的第一個實時Transformer應(yīng)用場景。Transformer模型的引入使得DLSS在畫質(zhì)、穩(wěn)定性和細節(jié)表現(xiàn)上都有了顯著提升。同時，DLSS 4還引入了多幀生成（MFG）技術(shù)，AI可以生成更多的像素和幀，進一步提升了幀率。據(jù)NVIDIA稱，DLSS 4可以將幀率提升至傳統(tǒng)渲染的最多8倍。
NVIDIA還在AI角色生成方面取得了顯著進展。通過NVIDIA ACE套件和G-Assist技術(shù)，開發(fā)者可以在游戲中生成可自然交互的虛擬數(shù)字人物，提升玩家的游戲體驗。目前已有多款游戲計劃加入ACE AI角色或系統(tǒng)，為玩家?guī)砀由鷦?、動態(tài)的游戲世界。
總的來說，Blackwell架構(gòu)的推出標志著NVIDIA在GPU領(lǐng)域的又一次重大突破。通過將AI技術(shù)融入GPU架構(gòu)的方方面面，NVIDIA不僅提升了性能和能效，還為開發(fā)者帶來了更多的可能性。未來，我們期待看到更多基于Blackwell架構(gòu)的優(yōu)秀產(chǎn)品問世。
