这些在中国台北电脑展上发布的系统将为该公司所谓的 "人工智能工厂 "提供动力。
英伟达（Nvidia）发布了由Blackwell驱动的新系统，该公司表示，这些系统将允许企业 "建立人工智能工厂和数据中心，以推动下一波生成式人工智能的突破"。在台北电脑展上发布的这些系统拥有单个或多个 GPU、x86 或基于 Grace 的处理器，以及风冷或液冷系统，以满足应用需求。
Nvidia 还宣布，去年在台北电脑展上发布的 Nvidia MGX 模块化参考设计平台现在支持 Blackwell 产品。Nvidia在展会前的媒体吹风会上表示，由于采用了Blackwell架构，新的Nvidia GB200 NVL2平台（3月份推出的GB200 NVL72的缩小版）的数据处理速度将提高18倍，能效比使用x86 CPU提高8倍。
Blackwell 是 Nvidia 在 3 月份的 GTC 大会上发布的，是 Nvidia Hopper GPU 架构的后续产品，而 Grace 则是其基于 Arm 的 CPU 设计。GB200 系统包含 Blackwell GPU 和 Grace CPU。
"Nvidia 加速计算总监 Dion Harris 在发布会上说："GB200 NVL2 平台为每个数据中心带来了 GenAI 时代。
该公司表示，现在又有十家合作伙伴提供采用 Blackwell 架构的系统。华擎Rack、华硕、技嘉、英格拉思、英业达、和硕、QCT、超微、纬创和Wiwynn将使用Nvidia的GPU和网络提供云、内部部署、嵌入式和边缘AI系统。
"Info-Tech Research Group人工智能市场研究总监托马斯-兰德尔（Thomas Randall）在一封电子邮件中表示："Nvidia已经主导并塑造了人工智能创新所需的基础架构和基础设施。"今天宣布的消息强化了这一说法，Nvidia 技术将嵌入计算机制造、人工智能工厂的核心，并使开发人员能够广泛使用生成式人工智能。"
Forrester 高级分析师阿尔文-阮（Alvin Nguyen）表示，然而，这种性能将为数据中心经理带来新的担忧。
"我预计，搭载 Blackwell 的系统将成为首选的 AI 加速器，就像之前的 Nvidia 加速器一样，"Nguyen 在一封电子邮件中说。"更高功率的变体将需要液体冷却，这将迫使数据中心市场发生变化： 并非所有的数据中心都能更新，以提供支持大量这些系统所需的电力和水。这将推动数据中心升级、新建数据中心、使用合作伙伴（主机托管、云服务）以及采用竞争对手功耗较低的加速器等方面的支出。"
在网络方面，Nvidia 宣布去年在 Computex 上发布的专为基于以太网的 AI 云设计的加速网络平台 Spectrum-X 现已全面上市。此外，网络副总裁Amit Katz表示，Nvidia正在加快更新速度： 每年都将发布新产品，以提供更高的带宽和端口，并增强软件功能集和可编程性。
Forrester 的 Nguyen 指出，该平台架构的 DPU（数据处理单元）针对南北向流量进行了优化，而 SuperNIC 则针对东西向、GPU 到 GPU 的流量进行了优化，这种架构是合理的，但确实增加了复杂性。"他说："这是一种互补解决方案，有助于推动超级计算平台（SuperPods）和人工智能工厂等大型人工智能解决方案的采用。"使用这种方法会增加复杂性，但它最终会帮助那些正在实施大规模人工智能基础设施的Nvidia客户。"
