在图形渲染和高性能计算领域，NVIDIA一直保持着领先地位，然而他们并未停下创新的脚步。最新推出的Blackwell GPU架构，不仅再次提升了性能，还同时兼顾了图形处理和计算两大领域的需求。
随着RTX 50系列的发布，NVIDIA揭开了Blackwell架构的神秘面纱，详细介绍了其架构设计、AI神经网络渲染以及DLSS 4技术。在CES 2025大展期间，受NVIDIA官方邀请，我们有幸参加了Editor’s Day活动，提前了解了Blackwell的设计细节，并亲眼见证了多项技术演示。
首先，让我们回顾一下NVIDIA在2022年推出的Ada Lovelace架构，通过对比，我们可以更清晰地看到Blackwell架构的革新之处。NVIDIA承认，当前GPU行业面临着用户对画质和帧率要求日益提高，但摩尔定律逐渐放缓的双重挑战。为了应对这一矛盾，NVIDIA推出了支持神经网络渲染和AI算力飙升的Blackwell架构。
尽管AI渲染技术已经存在多年，并逐渐普及，但仍有不少玩家坚持认为原生渲染性能才是衡量GPU性能的标准，对基于AI算法的DLSS等技术持怀疑态度。然而，这种观点可能过于片面。实际上，在现有技术条件下，AI渲染的画面虽然与原生渲染有所不同，但目标都是为了提供更好的画质和更高的帧率。而且，随着AI技术和算法的不断进步，AI渲染的画质正在逐渐逼近甚至超越原生渲染。
为了应对这些挑战，NVIDIA为Blackwell架构设定了四大主要目标：优化神经网络负载、降低显存占用、优化AI精度与大模型、提高能效。通过第五代Tensor Core和FP4数据精度，Blackwell架构实现了高达4000 AI TOPS的超高算力。同时，第四代RT Core带来了360 RT TFLOPS的性能提升，并加入了全新的AI管理处理器（AMP），可以同步管理AI模型与图形，自动拆分并调度不同类型的任务。
Blackwell架构在优化神经网络负载方面做了大幅变革。首先，将传统的着色器改造为神经网络着色器，并加入了多个神经网络处理单元。其次，将FP32/INT32、FP32两种不同的着色器核心统一为FP32/INT32，提高了处理效率和灵活性。第三代Tensor Core也升级为第四代，进一步提升了性能。
在降低显存占用方面，Blackwell架构通过升级RT Core，提升了检测光线、路径与三角形相交的性能和效率。新增的三角形集群碰撞引擎和线性扫描球体技术，使得在处理复杂场景时能够显著减少显存占用。据NVIDIA称，Blackwell的三角形交互处理效率比Ada架构提升了2倍，显存占用量降低了25%。
在优化AI精度与大模型方面，Blackwell架构支持的数据类型越来越多，精度越来越低，速度越来越快。通过增加FP4精度，Blackwell架构在性能上实现了翻番。同时，AMP处理器能够自动识别并区分不同类型的指令，将其分配给最适合的硬件单元执行，特别是优先处理大语言模型（LLM），提高了整体效率。
在提高能效方面，Blackwell架构通过时钟门控、电源门控和电路门控等技术，显著降低了功耗。同时，加速频率切换技术的引入，使得GPU在需要时能够更稳定地运行在更高频率，一旦完成工作则快速降低频率进入低功耗模式。据NVIDIA称，Blackwell架构相比上一代可以节省多达50%的功耗。
除了硬件架构的革新，Blackwell还在媒体能力方面进行了提升。支持DisplayPort 2.1和UHBR20模式，单通道带宽高达20Gbps，总带宽可达80Gbps。同时，NVDEC解码引擎升级到第九代，NVENC编码引擎升级到第六代，支持AV1格式的UHQ超高质量模式以及HEVC格式的MV-HEVC多视图功能。
在AI技术方面，Blackwell首次引入了神经网络着色器，为开发者带来了全新的编程方式。通过神经网络纹理压缩、神经网络材质、神经网络体积等技术，Blackwell能够在保证画质的同时显著降低显存占用。RTX神经网络辐射缓存（NRC）技术利用AI力量更准确地估算游戏场景中的间接光照效果，提升了画面质量和运行帧数。
在DLSS技术方面，全新的DLSS 4引入了Transformer模型支持，这是图形领域的第一个实时Transformer应用场景。Transformer模型的引入使得DLSS在画质、稳定性和细节表现上都有了显著提升。同时，DLSS 4还引入了多帧生成（MFG）技术，AI可以生成更多的像素和帧，进一步提升了帧率。据NVIDIA称，DLSS 4可以将帧率提升至传统渲染的最多8倍。
NVIDIA还在AI角色生成方面取得了显著进展。通过NVIDIA ACE套件和G-Assist技术，开发者可以在游戏中生成可自然交互的虚拟数字人物，提升玩家的游戏体验。目前已有多款游戏计划加入ACE AI角色或系统，为玩家带来更加生动、动态的游戏世界。
总的来说，Blackwell架构的推出标志着NVIDIA在GPU领域的又一次重大突破。通过将AI技术融入GPU架构的方方面面，NVIDIA不仅提升了性能和能效，还为开发者带来了更多的可能性。未来，我们期待看到更多基于Blackwell架构的优秀产品问世。
