在人工智能领域的激烈竞争中，NVIDIA的“Blackwell” 系列芯片中的 B100、B200 和 GB200 已推出，并开始向各大原始设备制造商及超大规模厂商交付。这一系列芯片的推出，无疑为 NVIDIA 在 AI 芯片市场奠定了更为坚实的基础。而NVIDIA目前正紧锣密鼓地筹备 “Blackwell Ultra” 升级计划。

在内存配置方面，GB300 实现了重大突破。它搭载了 288GB 的 HBM3E 显存，相较于前代 GB200 的 192GB，提升幅度近 50%。在 AI 计算中，显存的大小对处理大规模数据集、深度学习模型的训练和推理过程至关重要。足够的显存容量能够确保显卡在执行 AI 任务时能够同时存储和操作所需的数据，避免因为显存不足而导致的性能瓶颈。GB300 的大显存能够支持更大规模的模型，从而提高模型的复杂度和性能，让其在处理复杂 AI 任务时更加得心应手。

与前一代 B200 芯片相比，B300 在 FP4 性能方面显著提升了 1.5 倍。这一性能飞跃主要得益于大幅增强的内存配置以及架构的优化。更高的 FP4 性能意味着 B300 在处理诸如深度学习推理等任务时能够更加高效，大大缩短了计算时间，提高了整体工作效率。无论是大规模数据的分析处理，还是复杂模型的运算，B300 都能展现出卓越的性能优势。

B300 采用了更为先进的 12 层堆栈架构，相比 GB200 的 8 层配置有了明显进步。这种架构的优化使得数据传输更加高效，能够进一步提升 GPU 的整体性能。多出来的层数增加了数据的存储空间和传输通道，减少了数据传输的延迟，从而提高了芯片在处理多任务和高负载情况下的稳定性和响应速度，让 B300 在面对复杂计算任务时能够更加从容地应对。

随着 GB300 性能的大幅提升，其功耗也相应增加，达到了 1400W，这对散热系统提出了极高的要求。为此，GB300 采用了全水冷设计，通过先进的水冷板和增强型 UQD（快换接头）来确保系统的稳定运行。水冷系统能够更有效地带走 GPU 和其他组件在运行过程中产生的热量，相比传统的风冷散热方式，具有更高的散热效率。增强型 UQD 则在液体冷却系统中扮演着重要角色，它能够实现冷却液的快速连接和更换，确保冷却液在系统中的高效循环，为高负荷运行的服务器提供可靠的散热保障。在数据中心等大规模应用场景中，稳定的散热系统对于保证服务器的持续运行至关重要，GB300 的全水冷设计与增强型 UQD 的结合，有效解决了散热难题，为其强大性能的稳定发挥奠定了基础。

它配备了 ConnectX 8 网卡，取代了之前的 ConnectX 7 代网卡，同时光模块从 800G 升级到了 1.6T。这种升级极大地提高了数据传输速度，满足了日益增长的大数据和 AI 应用对高速网络的需求。在分布式计算、大规模数据传输以及多节点协同工作等场景中，更快的网络速度意味着更短的等待时间和更高的工作效率。在深度学习模型的训练过程中，需要在多个节点之间快速传输大量的训练数据，ConnectX 8 网卡与 1.6T 光模块的组合能够显著缩短数据传输时间，加速模型训练过程，从而更快地得到更准确的模型结果。

为了保障系统的稳定性和可靠性，GB300 NVL72 机柜采用了标准化的电容托盘，并可选配电池备份单元（BBU）系统。标准化电容托盘有助于稳定电源供应，减少电压波动对系统的影响。而 BBU 系统则在突发断电等情况下发挥关键作用，它能够为系统提供短暂的电力支持，确保数据的安全保存和系统的有序关机，避免因突然断电导致的数据丢失或硬件损坏。每个 BBU 模块的制造成本约为 300 美元，整个 GB300 系统的 BBU 配置总价约为 1500 美元。此外，该系统对超级电容器的需求同样巨大，每个 NVL72 机架需要超过 300 个超级电容器，由于其高功率特性，生产过程中的单价在 20 - 25 美元之间。这些配置虽然增加了成本，但却为系统的稳定性和可靠性提供了坚实的保障，对于那些对数据安全和系统稳定性要求极高的应用场景，如金融交易处理、科学研究中的关键数据计算等，具有非常重要的意义。