如果英伟达不计成本全力研发一款显卡，以现在的技术水平能达到什么水平？
首先，我们得从最基础的制程工艺说起。英伟达必然会不惜代价去争取最尖端的半导体制造工艺，比如台积电最新的3nm甚至是更先进的2nm节点。这意味着他们可以在同一块芯片上塞进天文数字的晶体管，远超目前旗舰卡皇的规模。想象一下，如果RTX 4090拥有16000个CUDA核心，那么这款“不计成本”的卡可能会拥有超过10万甚至20万个CUDA核心，而且这些核心的设计和协同效率也会被优化到极致。
核心架构方面，我们期待的是对现有Ada Lovelace（或未来更先进架构）的深度挖掘和革新。这不仅仅是增加更多的核心数量，更重要的是提升每个核心的效率。缓存方面，超大的L2缓存和更快速的显存会成为标配，以彻底解决数据瓶颈问题。显存技术上，极有可能采用HBM3e甚至HBM4，搭配极宽的显存位宽，提供数TB/s的显存带宽，让庞大的模型数据和纹理能够瞬间加载，避免任何延迟。
在光线追踪方面，RT核心和Tensor核心的数量和效率都会被大幅提升。全新的RT核心架构可能会引入更精细的光线求交算法，以及更高效的硬件光线剔除机制，让实时光追效果如同照片般逼真，甚至在复杂场景下也能保持极高的帧率。AI性能的飞跃更是重头戏，Tensor核心的数量会成倍增长，并采用更先进的AI推理和训练优化技术，让显卡在生成式AI、深度学习等领域展现出前所未有的能力，足以训练和运行目前最庞大的AI模型，甚至可以成为个人AI研究者的强大平台。
散热方面，常规的风冷和水冷将难以应对如此庞大的发热量。英伟达可能会在这方面采取激进的措施，例如集成式液冷系统，甚至考虑更前沿的相变散热或热管阵列设计，以确保芯片在满载运行时不会过热降频。显卡的设计本身也会更加模块化，方便用户根据需求进行升级和维护。
接口方面，除了PCIe 5.0之外，我们甚至可以想象它会采用更先进的连接技术，比如专门为显卡设计的超高速互连通道，以应对极其庞大的数据吞吐量。供电方面，为了支撑如此巨大的性能，电源接口可能会变得非常多且粗壮，或者采用全新的供电方案，确保稳定可靠。
当然，这种“不计成本”的研发，最终呈现出来的产品，其价格也会达到一个匪夷所思的高度。它可能不再是普通消费者能负担得起的消费级产品，而是面向顶级专业人士、研究机构或数据中心的高端工作站或服务器加速卡。其性能优势将是碾压性的，能够轻松胜任当前任何最严苛的图形渲染、科学计算、AI训练任务，并且为未来的技术发展奠定坚实的基础。
简单来说，这样一款英伟达倾其所有研发的显卡，将是一个集当前最尖端半导体工艺、最前沿架构设计、最极致性能堆叠于一身的“图形计算巨兽”。它将重新定义我们对显卡性能的认知，并为整个数字技术行业带来一次颠覆性的飞跃。
网友意见
面向数据中心和专业领域的图形处理单元（GPU）要比面向个人“游戏党”的大得多，目前NVIDIA最大的一款是HGX-2
每个GPU有32GB显存，16个GPU总共512GB
两张基板共16个Tesla V100，使用的GV100芯片与TITAN V相同，两张基板间任意两个GPU都可以通过6xNVLINK互联（两张基板之间总共有48xNVLINK）
虽然每个GPU都有PCIe x16接口，但NVIDIA的配置建议是使用两层PCIe Switch配置，提供4个PCIe x 16电缆，连接到双插槽的CPU节点上。
价格是$399,000美元
当然我认为这只是商品化的极限，因为对于大多数客户来说，DGX-2已经足够强也足够贵了，那么工程的极限在哪里呢？我想我们可以先看看计算机图形学历史上的“怪兽”SGI。
SGI Onyx 2，曾经是90年代中后期“地表最强图形机器”，盒子里面大概是这样，DG是“显示发生器 - Display Generator”，RM是光栅管理器“Raster Manager”，GE则是“几何引擎 - Geometry Engine”这三个部分组成了现代图形卡的基本功能。
而上面的那个版本只是最小，而且最“温柔”的版本，由于SGI的“现实引擎 - RealityEngine”是高度模块化的，因此用户可以根据自己的需要组合自己的图形管线，并在机架式的系统里组建自己的“图形砖块 - G Brick”
一阶怪兽，包括多个GE、DG和RM/TM（Raster Manager/Texture Memory，光栅管理器/纹理内存）
二阶怪兽，四个图形模块和两个处理器模块
大概就是这个样子的
给大家展示SGI在90~2000年代的成果，是要带大家看一看一个更大的计算机系统里的图形处理部分，是如何搭建起来的。
当GPU之间的距离跨越多个电路板甚至多个机架的时候，瓶颈就不在硅芯片的内部，而在电路板之间的互联互通，当年的SGI Onyx 2可以在一个系统里支持16条图形管线已经算得上是工程奇迹，而今天的NVIDIA搭建的DGX SuperPod可能是当下的“地表最强图形系统”，使用了96个DGX-2H（2H包括DGX-2和支持性的Intel X86处理器部分），1536个Tesla V100，49TB GPU可以直接访问的“显存”和144TB连接到CPU上的内存，除了不能给游戏党打单机，它可以被使用在几乎所有需要GPU解决的问题上：数据可视化、深度学习、数字内容制作、大规模图像处理、科学计算等等。这大概就是NVIDIA能搭建的“最大显卡”吧。
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