這幾年來，Nvidia堪稱最活躍、最受各界矚目的企業級加速運算平臺廠商，隨著伺服器虛擬化、大數據分析、生成式AI技術浪潮一波波襲來，Nvidia都在其中扮演重要角色，他們不斷打破既有市場規則，開創許多新的典範。

以及今年發表的Blackwell架構資料中心GPU為例，截至目前為止，Nvidia在尚未推出基於這個GPU晶片而成的運算模組或加速卡之際，居然就已開始主推新一代融合晶片GB200 Grace Blackwell Superchip（結合自研Arm處理器Grace與Blackwell架構GPU），基於36個GB200的整櫃式系統GB200 NVL72，以及預載8個Blackwell架構GPU的加速運算基板：HGX B200、HGX B100，而非按部就班地推廣各種GPU解決方案。

先前Nvidia在Ampere架構與Hopper架構的作法，是先解說與強調單個A100或H100 GPU的性能與效益，同時帶入匯集4或8個GPU的加速運算基板／GPU伺服器，展示整個伺服器廠商生態的支持與響應，後續再擴及搭配更大量GPU的單櫃或多櫃型系統。不過，隨著Nvidia去年完成融合晶片GH200 Grace Hopper Superchip的設計，以及多家廠商這兩年陸續推出基於GH200的伺服器，像是：雲達、Supermicro、技嘉、華碩、永擎、和碩、Nvidia、Amax、立端、HPE，或許是因為這些廠商的熱烈響應，使Nvidia對這類採用「超級晶片」的伺服器更有信心，因此，今年3月GTC大會與6月台北國際電腦展，他們更是開門見山、直接主推基於GB200而成的伺服器與整櫃型系統。至於Blackwell架構GPU的主要技術特色介紹，並不像前幾代資料中心GPU架構發表時那樣詳盡，目前只能仰賴Nvidia網站的介紹，而且，上面公布的技術架構簡介文件，聚焦Blackwell架構的部分，嚴格來說只有5頁篇幅，相較之下，現行Hopper架構技術白皮書，在架構設計、規格、效能的總覽與深度解析有近50頁之多。

在Blackwell架構GPU的效能展現上，今年8月底公布的AI推論測試結果MLPerf Inference v4.1，首度以第三方機構的角度，揭露基於此架構而成的產品B200能耐（單臺伺服器、單個GPU），從中可看出同樣使用Llama 2 70B的模型時，B200均大幅領先AMD Instinct MI300X、Nvidia GH200、Nvidia H200。

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