NVIDIA Blackwell Ultra（代号 B300/GB300）自发布以来，其在双精度浮点运算（FP64）能力上的大幅削减引发了业界广泛关注。这一变化不仅标志着 NVIDIA 在数据中心 GPU 架构上的战略转向，更意味着过去十五年 HPC 领域赖以运行的 FP64 性能基准正在被重新定义。本文将从架构层面深入剖析 Blackwell Ultra 削减 FP64 能力的技术动因，并探讨其对传统高性能计算工作负载的实际影响。
Blackwell Ultra 的 FP64 架构变革
从已公开的技术规格来看，Blackwell Ultra 的 FP64 设计理念与前代产品存在本质差异。根据多方技术分析，Blackwell Ultra 每个流多处理器（SM）仅配置了约 2 条 FP64 流水线，这一数字与 A100/H100 时代的多条 FP64 专用通道形成鲜明对比。更关键的是，Blackwell 彻底移除了 FP64 Tensor Core 计算路径 —— 此前 H100 尚保留的 FP64 张量核心加速能力在 Blackwell Ultra 上已不复存在。
这种架构设计的直接后果是：对于密集型 FP64 工作负载，Blackwell Ultra 的理论算力与 H100 相比呈现数量级差距。H100 在 FP64 密集型任务上仍能维持数十 TFLOPS 的算力输出，而 Blackwell Ultra 的 FP64 性能则被广泛描述为 “实质性降低”，其产品定位中几乎不再将 FP64 作为核心卖点。部分 Ultra 系列 SKU 甚至被评价为 “实际上已移除” FP64 计算能力。
架构权衡的技术逻辑
Blackwell Ultra 做出上述选择的背后，是 NVIDIA 对硅片资源的重新分配策略。在有限的光刻面积和功耗预算约束下，Blackwell 将原本用于 FP64 的晶体管资源转移到了三个方向：统一的 INT32/FP32 运算管线、下一代低精度 Tensor Core（支持 FP4/FP6/FP8），以及更大规模的矩阵乘法加速单元。这种取舍的核心理念在于 —— 将硅资源集中投向低精度 AI 计算，以在当前大规模语言模型训练和推理场景中获取最大性价比。
独立技术分析表明，在纯 FP32/FP64 密集型通用矩阵乘法（GEMM）任务上，Hopper 架构仍能维持更高的吞吐量。Blackwell 的架构优势仅体现在低精度张量工作负载（FP4/FP8 混合精度训练与推理）以及 AI 训练推理一体化场景，而非传统 CFD 求解、气候建模等依赖高精度数值计算的经典 HPC 内核。
HPC 场景的选型建议
对于需要强劲 FP64 吞吐量的传统 HPC 场景，Blackwell Ultra 并非 H100 的直接升级替代品。典型的高精度计算领域 —— 包括分子动力学模拟、有限元分析、计算流体力学以及需要严格误差容限的数值算法 —— 在迁移至 Blackwell Ultra 平台时应审慎评估性能变化。这类工作负载的开发者应做好性能下降的心理准备，并将 Hopper 系列 GPU 或传统 CPU / 专用加速器纳入备选方案。
与此同时，Blackwell Ultra 更适合以下几类 HPC 应用：可充分利用低精度（FP8/FP4）完成大部分算术运算的现代科学计算；仅在关键路径上小规模调用 FP32/FP64 的混合精度应用；以及计算核心主要由 AI/ML 组件构成而非经典数值求解器的混合工作负载。一个实用的选型原则是：FP64 密集型 HPC 任务首选 H100 或其他保留完整 FP64 能力的加速器，而 AI 权重高、FP64 罕见于关键路径的工作负载则可优先考虑 Blackwell Ultra。
结论
Blackwell Ultra 对 FP64 能力的削弱，本质上是 NVIDIA 在 AI 时代对架构定位做出的主动选择。这一选择打破了自 Fermi 时代延续至今的 “全精度支持” 传统，标志着数据中心 GPU 正式迈向低精度优先的 AI 原生架构。对于仍依赖高精度计算的 HPC 从业者而言，理解这一趋势并提前规划异构计算策略，将成为未来几年确保系统竞争力的关键课题。
参考资料
- Reddit r/CUDA: "Blackwell Ultra ditching FP64"
- Scaleway: "Blackwell vs Hopper - Choosing the right NVIDIA GPU architecture"
- Intuition Labs: "Blackwell vs Hopper: A Deep Dive GPU Architecture Comparison"