目前的AI/HPC GPU，如NVIDIA的GH200 Hopper和即將推出的Blackwell系列，旨在提供卓越的運算效能，以應對日益複雜的AI和HPC任務。然而，這些高性能晶片也通常伴隨著較高的功耗。讓我們具體來看看這兩個世代的GPU在功耗方面的數字和差異，以及奈米核融合NanoFusion技術可能帶來的潛在優勢。Wharton Int Tech  by Frank Chen 2024.June 17

奈米核融合技術NanoFusion解決全球大量需求 GPU AI晶片高耗電量問題 對全球AI產業的重要影響 

NVIDIA & SAMSUNG AI晶片高耗功率比較

NVIDIA GH200 Hopper 系列
- 基礎架構：基於Hopper架構
- 製造製程：台積電 5nm
- 功耗：單一GH200 GPU的TDP（熱設計功耗）約400瓦

NVIDIA Blackwell系列（預期值）
- 基礎架構：基於Blackwell架構
- 製造製程：預計為台積電 3nm
- 功耗：由於是下一代高效能運算晶片，預期TDP會增加，但由於3nm製程的改進，可能會在同等或稍高的能耗下提供更高的性能，預計約為450-500瓦

華頓國際科技奈米核融合（NenoFusion）技術應用於GPU和AI晶片高耗功率解決方案

三星一站式AI解決方案
三星正在開發包括GAA（全環繞閘極架構）和光學元件技術在內的多種最佳化AI半導體解決方案。這些技術的主要目標是降低功耗並提高效能效率。
- GAA 結構有助於減少漏電流，進而降低功耗
- 光學元件技術借助高效的資料傳輸，可以進一步降低系統的整體功耗

奈米核融合NanoFusion 技術的潛在超優勢
奈米核融合NanoFusion是一種先進的降功耗技術，聲稱擁有70項專利，能夠大幅降低AI和HPC系統的功耗。如果這項技術能夠應用於三星和NVIDIA的高效能AI GPU，其效果可能非常顯著：

1. 降低功耗：透過奈米核融合NanoFusion技術，晶片的功耗可能會降低約30-40%，這對於傳統的高耗能GPU來說是一個巨大的進步。
2. 提高效率：能在不犧牲性能的情況下，達到更高的能源效率比。
3. 散熱管理：降低功耗也意味著熱能輸出減少，這對散熱管理和系統穩定性有很大的幫助。

例如，奈米核融合NanoFusion技術能夠將功耗減少30%，對於一款預計功耗為450瓦的Blackwell GPU來說，其實際功耗可能會降至315瓦左右。這種改進不僅能延長設備壽命，還能減少電力成本，進而在使用大規模GPU群聚的AI和HPC中心中帶來顯著的經濟效益和環境效益。

總結
- 高耗功率差異

高耗功率的差異與影響

綜上所述，當前和未來的高效能運算（HPC）與人工智慧（AI）需求驅動著GPU技術的不斷進步。然而，這種進步往往伴隨著更高的功耗，這不僅增加了運行成本，也對散熱和環境產生了顯著影響。具體來看，

1. NVIDIA GH200 Hopper 與 NVIDIA Blackwell 系列的功耗比較

- NVIDIA GH200 Hopper：目前主流高效能GPU，功耗約400瓦。這類GPU已被廣泛應用於AI訓練和高階資料分析任務。
- NVIDIA Blackwell 系列：預計未來發布的新一代高性能GPU，採用更先進的3nm製程工藝，功耗預計在450-500瓦之間。儘管製程技術更加先進，但其更高的運算能力和更複雜的架構設計，可能會整體提升功耗。

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三星Samsung的AI優化解決方案

三星Samsung 致力於開發更有效率的AI半導體解決方案，結合 GAA 和光學元件技術，進一步降低耗電量：

- 全環繞閘極（GAA）架構：有助於顯著減少漏電流，提高電力效率，這是傳統FinFET技術難以實現的突破。
- 光纖資料傳輸技術**：減少電力資料傳輸的耗電量，提升整體系統效率。

奈米核融合NanoFusion 技術的潛在超優勢

假如三星能夠成功整合NanoFusion技術，從而實現更大幅度的功耗優化，以下可能的優勢可預見：

- 顯著減少功耗：如前文提到，功​​耗可減少30-40%。對於一款450瓦的高功耗GPU，實際功耗可降至約315瓦。這不僅能提升設備整體能源效率，也有助於延長設備的使用壽命。
- **提高能源效率比**：在同等功耗條件下實現更高的運算效能，這對於需要在有限電力資源內實現最大運算能力的場景尤其重要。
- 最佳化散熱管理：功耗降低直接減少熱輸出，從而簡化散熱設計，提升系統穩定性與可靠性。

實際應用與商業影響

- 資料中心與雲端服務供應商：對於運行大規模GPU叢集的資料中心，降低功耗可顯著減少電力成本並減少散熱所需的製冷電力，從而降低營運支出和碳足跡。
- **AI 研究與開發機構**：高效能低功耗的AI解決方案可提升運算資源利用率，幫助研究機構在更短時間內進行更多實驗，推動AI技術與應用的快速發展。

面對日益增長的AI和HPC需求，高效能、低功耗的GPU解決方案成為市場新的焦點。透過結合奈米核融合NanoFusion技術，三星以及NVIDIA可能開創出新的半導體技術突破，顯著提升運算效率，降低功耗和營運成本，最終引領未來的AI和HPC應用。

在實際應用中，透過採用更有效率的GPU技術，企業和研究機構不僅能夠節約電力開支，還能夠在有限的環境資源下最大限度地推動車載計算、量子計算、生物計算等新興技術領域的發展，推動整個產業邁向新的高度。

整體來看，隨著半導體技術的不斷演進和優化，未來高能效GPU將不僅是學術研究與前沿應用的利器，更將在廣泛的商業和工業領域中發揮重要作用，助力全球數位經濟的快速發展。

環境與條件

NVIDIA 推出的第一個全新 AI/HPC GPU 系列將是 Blackwell，以 David Harold Blackwell（1919-2010）的名字命名。 GPU 將是 GH200 Hopper 系列的後繼產品，並將使用 B100 晶片。該公司計劃提供各種產品，包括 GB200NVL (NVLINK)、標準 GB200 和用於視覺運算加速的 B40。下一代產品線預計將在下一屆 GTC（2024 年）上亮相，並於 2024 年稍後推出。

目前有傳言估計 NVIDIA 將利用台積電 3nm 製程節點生產 Blackwell GPU，首批客戶將於 2024 年底（第四季）交付晶片。該 GPU 預計也將成為第一個採用小晶片設計的 HPC/AI 加速器，並將與 AMD 的 Instinct MI300 加速器競爭，正如紅隊所吹捧的那樣，後者也將成為 AI 領域的一件大事。

三星晶圓製造總經理崔時榮6月12日在矽谷「2024三星代工論壇」上說，「在所有科技皆匯流於AI的革命性時刻，關鍵是以高效能、低功耗的半導體，來實踐AI」。他進一步解釋，「利用我們優化AI半導體的閘極全環繞（GAA）製程技術，以及以最小功耗支持高速資料處理的光學元件技術，我們提供客戶所需的全面一站式AI解決方案」。Wharton Int Tech  by Frank Chen 2024.June 17

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