AI服务器市场近年来呈现出蓬勃发展的态势，出货量持续攀升，成为推动数据中心升级和人工智能应用落地的关键力量。英伟达作为全球领先的GPU制造商，在AI服务器领域占据着举足轻重的地位。其凭借强大的计算能力和高效的并行处理架构，为AI服务器提供了核心动力，几乎成为行业的标配。从入门级到高端旗舰，英伟达推出了多款型号的GPU。周末简单研究了一下这些型号：

型号	架构	显存类型	容量	带宽	其他主要特性
GB300	Blackwell	HBM3e	288GB	16TB	GB300则采用了一体化的板卡设计，集成了2个Grace CPU和4个GPU
B300	Blackwell Ultra	HBM3e	288GB	8TB	更先进的Blackwell Ultra架构和更高的晶体管数量，FP4算力提升约50%，功耗从B200的1200W增加到1400W
GB200	Blackwell	HBM3e	192GB	16 TB	由2个B200 GPU和1个Grace CPU组合而成，专为高性能AI应用设计
B200	Blackwell	HBM3e	192GB	8TB	高性能AI芯片，FP16算力是H100的2倍以上，TDP为1000W
H200	Hopper	HBM3e	141GB	4.8 TB	升级了GPUU显存，是H100的升级款产品
H100	Hopper	HBM3	80 GB	3TB	支持PCIe 5.0和NVLink 8.0技术，专为AI和高性能计算优化
A100	Ampere	HBM2e	80 GB	2TB	支持PCIe 4.0和第三代NVLink互连技术
RTX 4090	Ada Lovelace	GDDR6X	24 GB	1TB	配备GDDR6X显存，支持DirectX12 Ultimate，用于高端游戏和图形工作站

英伟达在 GB200 和 B200 发布仅 6 个月后，他们就向市场推出了一款全新的 GPU，名为 GB300 和 B300。二者除了芯片本身有升级外，板卡架构上也有很大变化。如下图所示： 

针对GB300/200，英伟达也推出了GB300/200 NVL72。GB300 NVL72 采用机柜级扩展设计，将大量的 GPU、CPU、DPU 等组件集成在一个机柜中，形成一个强大的计算集群。通过先进的 NVLink 技术和高速网络设备，实现了组件之间的高效通信和协同工作，确保了系统的整体性能和稳定性。

根据网上信息反馈，整个机柜中有18个GPU computer tray，9个switch tray，6个Power shelves，2个OOB交换机。好像也有其他配置方式，如下图：

每个GPU Computer tray大概需要三个BMC

每个switch tray大概需要一个BMC

每个电源模组内大概有一个BMC

每个OOB交换机大概需要一个BMC

所以一个NVL72要71个BMC芯片，此数据参考5月底中国台湾公司在香港开会的宣传：

按照网上的信息，GB300上的BMC好像来自美国初创公司，有更好的安全性和人工智能特性，而非 GB200 的 2600。

我对AI服务器了解不多。如有错误请指正，以上仅供参考。